[发明专利]一种基于可重叠矩形子模式的NAM图像表示方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理，特别涉及一种基于可重叠矩形子模式的非对称逆布局模型(NAM)图像表示方法。

背景技术

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。有效的图像表示方法不仅能节省存储空间，而且还能提高图像处理的速度。图像表示是目前最活跃的研究领域之一。就二值图像的表示方法而言，有码字集表示方法、字符串表示方法及树结构的表示方法等，然而这些表示方法均是基于空间数据结构的。不同于空间数据结构的表示方法，Mohamed提出了一种基于非重叠矩形的二值图像表示方法(Mohamed SA，Fahmy MM.Binary image compression using efficient partitioning into rectangular regions.IEEE Transactions on Communications，1995，43(5)：1888-1892)，并将这种表示方法有效地应用到二值图像的压缩中，取得了较好的效果。后来，Quddus对Mohamed的这一方法作了进一步的研究，提出了一种基于可重叠矩形的二值图像表示方法(Quddus A，Fahmy MM.Binary text image compression using overlapping rectangular partitioning.atter Recognition Letters，1999，20(2)：81-88)，其实验结果表明使用可重叠矩形进行划分所得到的矩形的总数总是少于使用非重叠矩形进行划分所得到的矩形的总数。Quddus将这种表示方法成功应用到对文本图像的压缩中，获得了比Mohamed更好的实验结果。对于一幅二值图像而言，与非重叠矩形划分相比，可重叠矩形划分总能够获得更高的表示效率(Quddus A，Fahmy MM.Binary text image compression using overlapping rectangular partitioning.Pattern Recognition Letters，1999，20(2)：81-88)。

然而，由于实际中的图像大多是灰度图像，所以对灰度图像表示方法的研究具有更为广泛的用途和实际的意义。基于B-树三角形编码(BTTC)方法，Distasi等人首次提出了基于空间数据结构的灰度图像表示算法(R. Distasi，M.Nappi，S.Vitulano.Image compression by B-tree triangular coding.IEEE Transactions on Communications，1997，45(9)：1095-1100)。由于Distasi首次将空间数据结构的设计从二值图像的表示扩展到了灰度图像的表示上来，因此基于BTTC的空间数据结构的灰度图像表示确实是一个先驱性的工作。后来，基于S树数据结构(W.D.Jonge，P.Scheuermann，A.Schijf.S+-Trees：An efficient structure for the representation of large pictures.Computer Vision and Image Understanding，1994，59(3)：265-280)和Gouraud阴影法(J.D.Foley，A.V.Dam，S.K.Feiner，et al.Computer Graphics，Principle，and Practice，second ed.Reading，MA：Addision-Wesley，1990)，Chung等(K.Chung，J.Wu.Improved image compression using S-tree and shading approach.IEEE Transactions on Communications，2000，48(5)：748-751)提出了一种基于S树的空间数据结构的灰度图像表示(STC)方法。STC方法的实验结果表明：在保持图像质量和不牺牲图像压缩比的情况下，STC方法比BTTC方法的执行时间至少要少一半。随后，Chung等提出了一种基于DCT域和空域的混合灰度图像表示方法，简称为SDCT表示方法(Chung KL，Liu YW，Yan WM.A hybrid gray image representation using spatial-and DCT-based approach with application to moment computation.Journal of Visual Communication and Image Representation，2006，17(6)：1209-1226)。其实验结果表明：在保持图像质量的前提下，SDCT表示方法在压缩比提高率方面比STC表示方法平均提高了63.08％，是一种有效的灰度图像表示方法。然而由于SDCT表示方法的编解码时间复杂度是相同的，且是高于STC表示方法的。因此，相对于STC表示方法，SDCT表示获得的较高的压缩比是以牺牲算法的编解码时间复杂度为代价的。