基于Gouraud陰影法和多子模式的NAM圖像表示方法研究.pdf

1、圖像表示是計算機圖形學、計算機視覺、機器人、圖像處理和模式識別等領域里的一個重要問題。有效的圖像表示方法不僅能節(jié)省存儲空間，而且還能提高圖像處理的速度。隨著數(shù)字化信息時代的到來和多媒體計算機技術的發(fā)展，使得人們所面對的各種圖像數(shù)據(jù)量劇增，由于圖像信息所具有的大量性，其快速、實時傳輸?shù)囊蟮貌坏綕M足已成為制約Internet 發(fā)展的一個難題。因此，圖像表示方法的研究就變得非常重要，它是目前最活躍的研究領域之一。非對稱逆布局模型(NAM)適

2、用于圖像模式、語音模式、文本模式、視頻模式的表示，是一個通用型的模式表示模型。 針對圖像的有損表示，擴展了著名的Gouraud 陰影法，研究了一種基于Gouraud陰影法的NAM 圖像表示方法，簡稱NAMC 表示方法，并與目前流行的STC 表示方法進行了比較。具體給出了灰度圖像的NAMC 表示算法，該算法編解碼部分的時間復雜度分別為O(n log n)和O(n)，其中n為灰度圖像的像素數(shù)。以圖像處理領域里慣用的標準‘Lena’灰

3、度圖像作為典型測試對象，理論分析和實驗結果均表明：在保持圖像質量的前提下，與STC 表示方法和目前已經商業(yè)化了的JPEG 方法相比，NAMC表示方法具有更低的比特率和更少的塊數(shù)，從而具有更高的表示效率和更快的處理速度，是圖像模式的一種更優(yōu)的有損表示方法。 NAMC 圖像表示方法有兩重目的，一是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量上的優(yōu)越性，二是體現(xiàn)在圖像處理上的優(yōu)越性。圖像處理中的一些原子操作和運算(如：尋找近鄰、搜索、計算區(qū)域的面積、集合操作等)在復

4、雜算法中是經常用到的。具體研究了NAMC 表示方法在圖像處理中應用的一個例子，即：基于NAMC 表示的快速矩計算算法。該算法的時間復雜度為O(N)，其中N為灰度圖像用NAMC 表示時的同類塊的總數(shù)。以圖像處理領域里慣用的標準‘Lena’、‘F16’和‘Peppers’等灰度圖像作為典型測試對象，理論分析和實驗結果均表明：與流行的基于STC 表示的矩計算算法相比，基于NAMC表示的矩計算算法具有更快的計算速度。 針對圖像的無損表示

5、，研究了一種基于多子模式的NAM 圖像表示方法和一種基于光柵掃描的NAM 編碼優(yōu)化策略。通過對典型多子模式(三角形和矩形)進行分析，給出了一種基于三角形和矩形的NAM 圖像表示方法，簡稱為NAMTR 表示方法，并與經典的線性四元樹(LQT)表示方法從理論上進行了比較。具體研究了基于NAMTR的二值、灰度和彩色圖像表示算法，且對算法的存儲結構、數(shù)據(jù)量以及時間和空間復雜度進行了詳細分析。給出了2種多值圖像(灰度和彩色圖像)的NAMTR 表示

6、方法，即直接方法和間接方法，且對這2種方法進行了比較，其中間接方法是一種位平面分解方法，能夠有效降低原圖像模式的復雜度，從而提高圖像模式的表示效率。直接方法和間接方法表示的數(shù)據(jù)量和壓縮比都與圖像的復雜度有關，圖像復雜度越低，則NAMTR表示的效率就越高。以圖像處理領域里慣用的標準‘Lena’、‘F16’和‘Peppers’等圖像作為典型測試對象，理論分析和實驗結果均表明：與經典的LQT表示方法、目前新提出的矩形NAM 圖像表示方法及流行

7、的緊湊四元樹(CQT)表示方法相比，NAMTR 表示方法在子模式(節(jié)點數(shù))和數(shù)據(jù)存儲空間上具有明顯的優(yōu)勢，是圖像模式的一種更優(yōu)的無損表示方法。 NAMTR 圖像表示方法同樣有兩重目的，一是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量上的優(yōu)越性，二是體現(xiàn)在圖像處理上的優(yōu)越性。作為NAMTR 圖像表示方法在圖像處理中應用的一個例子，研究了一種基于NAMTR 表示的二值圖像的快速面積計算算法。該算法的時間復雜度為O(N)，其中N為二值圖像用NAMTR 表示時的子模式