一种基于可重叠RNAM的灰度图像表示算法

• 作者: 李祖嘉 郑运平 陈传波
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学与计算机辅助设计
• 页码范围: 3221-3232
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 9105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04236

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等灰废图像表示方法相比,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈传波	华中科技大学软件学院	217	2973	28.0	45.0
2	郑运平	华南理工大学计算机科学与工程学院	17	61	3.0	7.0
3	李祖嘉	华南理工大学计算机科学与工程学院	3	4	1.0	2.0