一种新的基于TNAM的二值图像表示方法

分层数据结构在计算机视觉、机器人、计算机图形学、图像处理、模式识别等领域里是非常重要的区域表示方法,但是这种结构过于强调分割的对称性,因此不是最优的表示方法。借助于三角形Packing问题的思想,提出了一种新的基于TNAM（三角形非对称逆布局的模式表示模型）的二值图像表示方法。通过描述TNAM模型,给出了一个新的基于TNAM的二值图像表示的编解码算法并分析了该算法的总的数据量。理论分析和实验结果均表明：与流行的线性四元树表示方法相比,基于TNAM的二值图像表示方法能够更有效地减少数据存储空间,是二值图像的一种较好的表示方法。这种方法可以应用于二值图像模式表示的各个方面,在降低存储空间、提高传输速度、加快处理过程等方面具有良好的理论参考意义和实际应用价值。     

改进的TNAM二值图像表示方法

提出了一种改进的TNAM二值图像表示方法,简称ITNAM表示方法。给出了ITNAM算法的形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了详细的分析。以图像处理领域里惯用的标准‘Lena’,‘Baboon’和‘Peppers’等二值图像作为典型测试对象,对其进行了理论分析和实验,结果表明,与新提出的TNAM方法和经典的线性四元树表示方法相比,ITNAM表示方法具有更少的子模式数(或节点数),能够更有效地减少数据存储空间,是二值图像模式的一种更优的表示方法。     

一种改进的基于NAM的彩色图像表示算法

图像表示在机器人、图像处理、模式识别等领域里是一个非常重要的研究内容之一.尽管基于NAM的彩色图像表示方法是彩色图像模式的一种良好表示方法,但是该方法是建立在单类型子模式(矩形)基础之上,因而还有更进一步的优化空间.通过对多子模式类型的组合(矩形和三角形)逆布局作进一步的研究,提出了一种改进的基于NAM的彩色图像表示算法,并给出了该算法的存储结构和数据量分析.理论分析和实验结果表明:与基于NAM的彩色图像表示算法和流行的基于线性四元树的彩色图像表示方法相比,改进的基于NAM的彩色图像表示方法能更有效地减少子模式数(节点数)和数据存储空间,是彩色图像模式表示的一种更优的表示算法,为逐步逼近彩色图像模式的最优化表示提供了一种重要的研究途径.     

三角形和矩形NAM的二值图像表示方法

图像表示是图像处理和模式识别领域里的一个重要研究内容.借助于三角形和矩形布局问题的思想,提出一种三角形和矩形NAM(非对称逆布局的模式表示模型)的二值图像表示方法,同时给出编解码算法的形式化描述,并分析了该算法的总数据量.理论分析和实验结果均表明:与流行的线性四元树表示方法相比,三角形和矩形NAM表示方法能更有效地减少节点数和数据存储空间,是二值图像模式的一种良好的表示方法.     

基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法研究

非对称逆布局模型(NAM)适用于图像模式、语音模式、文本模式、视频模式的表示,是一个通用的模式表示模型。图像表示是计算机图形学、计算机视觉、机器人、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题。借助于三角形和正方形Packing问题的思想,本文提出了一种基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法,简称NAMTS表示方法。给出了灰度图像的NAMTS表示算法,并对其存储结构和总数据量进行了详细分析。理论分析和实验结果表明:与经典的基于线性四元树的表示方法相比,基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法能更有效地减少子模式数和数据存储空间,是灰度图像的一种良好的表示方法。     

图像分层表示的最优分割和线性二元树

本文提出了用于图像处理和压缩的一种有效的图像分层表示方法,讨论了图像的最优或最大块分割和一种线性二元树之间的关系.这种方法比线性四元树和指针四元树法在存储空间和一类图像处理算法方面更加有效.     

梯形子模式非对称逆布局二值图像表示方法

虽然树形分层结构在图像表示和处理中有很多优点,但是它们都过分地强调分割的对称性和节点的对称性,因此不是最优的图像表示方法.借鉴Packing问题研究的方法,基于非对称逆布局模式表示模型(Non-symmetry An-ti-paeking pattern representation Model,NAM),提出了一个梯形子模式非对称逆布局二值图像表示方法,给出具体的编码算法和解码算法,并分析了算法的时空复杂度和表示的数据量.理论分析和试验结果表明,与流行的基于分层结构的线性四元树表示方法相比,梯形子模式非对称逆布局二值图像表示方法在子模式数量和数据量方面具有较大的优势.     

基于位平面分解的三角形NAM图像表示

位平面分解是一种能够有效地降低图像的复杂性的方法,而三角形Packing 问题是一类特殊的Packing 问题,在许多领域里得到了广泛的应用,有着巨大理论价值和实际意义.因此,借助于位平面分解和三角形Packing问题的思想,以提高多值图像的表示效率为目标,提出了一种基于位平面分解的的三角形NAM(非对称逆布局模式表示模型)的图像表示方法.给出并实现了基于位平面分解的三角形NAM的图像表示算法,理论分析和实验结果表明:与流行的线性四元树表示方法相比,基于位平面分解的三角形NAM表示方法能更有效地减少数据存储空间,是多值图像模式的一种良好的表示方法.     

改进的三角形和矩形NAM的二值图像表示方法

图像表示是计算机图形学、计算机视觉、机器人、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题.提出一种改进的三角形和矩形NAM的二值图像(NAMTR)表示方法,简称INAMTR表示方法.给出了算法的形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了详细的分析.以图像处理领域里惯用的标准′Lena′、′Baboon′和′Peppers′等二值图像作为典型测试对象,理论分析和实验结果均表明:与目前新提出的NAMTR表示方法和经典的线性四元树表示方法相比,INAMTR表示方法具有更少的子模式数(或节点数),能够更有效地减少数据存储空间,是二值图像模式的一种更优的表示方法.     

一种基于非对称逆布局模型的彩色图像表示方法

借助于Packing问题的思想,提出了一种基于非对称逆布局的模式表示模型(non-symmetry and anti- packing pattern representation model,简称NAM)的彩色图像表示方法.通过描述NAM和彩色图像的二进制位平面分解(binary-bit plane decomposition,简称BPD)方法,给出了一种全新的基于NAM的彩色图像表示算法,并对算法的总数据量进行了分析.理论分析和实验结果均表明,与流行的基于分层结构的线性四元树的彩色图像表示方法相比,基于NAM的表示方法能够更有效地减少数据存储空间,是彩色图像模式表示的一种良好方法.这种方法可以应用于彩色图像模式表示的各个方面,在降低存储空间、提高传输速度、加快处理过程、模式匹配等方面具有良好的理论参考意义和实际应用价值.