| 一种基于可重叠RNAM 的灰度图像表示算法 |
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| 作者姓名： | 郑运平 陈传波 李祖嘉 |
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| 作者单位： | 1. 华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州,510006
2. 华中科技大学软件学院,湖北武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863),广东省自然科学基金,广东高校优秀青年创新人才培养计划,教育部博士点基金,中央高校基本科研业务费专项资金,国家级大学生创新训练计划 |
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| 摘 要： | 借助于二值图像的可重叠矩形区域编码的思想,通过使用可重叠矩形非对称逆布局的模式表示模型(RNAM)和扩展的Gouraud阴影法,给出了可重叠同类块逆布局的4个准则,提出了一种基于可重叠RNAM的灰度图像表示算法,简称为ORNAMC表示算法.在ORNAMC表示算法中,通过使用3个用于标识顶点类型的水平矩阵H、垂直矩阵V和单点矩阵I代替混合矩阵R,解决了灰度图像的可重叠RNAM表示中矩阵R的不可解码性问题;同时,通过将顶点类型及码字进行重新定义,提出了一种对矩阵H,V和I中所有非零元素坐标进行编码的坐标数据压缩算法.以图像处理领域里惯用的标准灰度图像等作为典型测试对象,实验结果表明,与已提出的非重叠RNAMC和流行的STC,SDCT等灰度图像表示方法相比,在保持图像质量的前提下,ORNAMC表示方法具有更高的压缩比和更少的块数,因而是灰度图像表示的一种更好的方法.
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| 关 键 词： | 图像表示 矩形非对称逆布局的模式表示模型(RNAM) 可重叠 灰度图像 扩展的Gouraud阴影法 SDCT STC 坐标数据压缩 同类块 |
| 收稿时间： | 2011-03-04 |
| 修稿时间： | 2012-04-17 |
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