图象的轮廓纹理编码

图象的轮廓纹理编码

ID:38135593

大小:807.93 KB

页数:6页

时间:2019-05-30

图象的轮廓纹理编码_第1页
图象的轮廓纹理编码_第2页
图象的轮廓纹理编码_第3页
图象的轮廓纹理编码_第4页
图象的轮廓纹理编码_第5页
资源描述:

《图象的轮廓纹理编码》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、电子学报Vol.17腿2第2期1989年3月ACTAELECTRONICASINICAMar.1989图象的轮廓纹理编码’mageomressononour一exureonICpibyCtt七Cdig高亮蔡德钧万发贯**(华中理工大学)L提要]本文对第二代图象压缩方法之一的轮廓纹理编码进行了研究。:工作分为三个方面预处理、轮廓编码和纹理压缩及后处理。结果表明,本研究工作提高了轮廓纹理编码的压缩能力,简。。化了其实现难度当压缩比高达62:1时恢复的图象仍然较好s七rae七:stuaseenoneoneontour一text

2、ureeongoneoteseeon一generatonAbAdyhbddifhdi.ageeongteehniqueseork15eomposeofthreearts—:reroeessn,eontoureon,imdiThwdpppigdig.textureeompressionanostroeessnxerentaresutsneatetattheorasne-dPpigEpimllidihwkhireasetheeoresoneeeneoeontourtextureeonanaetateteentaton.dmp

3、iffiiyfdigdfilidisimplmi.Whentheeompresolonratio15ashighas62:l,therestoredimage15stillvisuallygood、一概述图象压缩编码的目的是在保证恢复图象质量满足要求的前提下尽可能去除图象中的冗余,。信息从而用较低数码率实现图象的数字存贮或传输目前经典的图象编码方法压缩能力已,,,基本饱和在10:1左右究其原因主要有两个方面首先仙农的率失真理论只给出了一个衡,,量失真与编码码率关系的尺度但并没有提供构造编码器的实现方法且缺乏实际有效的图,

4、;,人象源统计模型和普遍适用的失真准则使率失真理论难以得到有效应用其二眼是图象,而经,信息的最终接收者典图象编码方法很少考虑人眼的视觉特征这正是经典方法在高压缩。比时恢复图象质量急剧退化的主要原因,人通过研究人眼视觉的构造以及光信息的处理机制们已得出不少有关视觉系统的理〔‘’2。,。〕论应用这些研究成果的压缩编码方法即第二代图象压缩方法便应运而生了新方法。,与经典方法的主要差别在对于待编码信号形式的选择上适当选择待编码信号使对人眼观,。察识别十分重要的信息得以完整保留同时也开辟了大幅度压缩图象数据量的途径。本文研究了第二

5、代图象压缩方法之一的轮廓纹理编码该方法将图象信号分为轮廓和纹,,因此,理两个分量分别压缩因为较好地保存了对人眼观察十分重要的边缘轮廓信息在压,。、缩比达到很高时恢复图象质量仍然不错该方法分为预处理编码和恢复滤波处理三个部,。分下面分别叙述本198了,。文年10月收到次年5月定稿*.*Caoang,ae一un,ana一guanuazongUnverstyoeeneeaneenoogy)LiCiDiWF(HhiifSidThl1989年电子学报二、预处理,即,预处理的目的是将图象适当地分割成待编码的两个分量轮廓分量和纹理分量

6、它包、。,括去噪分割和区域合并等三个处理步骤去噪处理在于消除噪声对分割的影响而区域合。,。并则是为提高系统压缩能力因为采用标准无噪图象故不涉及去噪处理!.图象分割,。,为简化预处理的实现图象分割往往采用简便易行的区域生长方法»另一方面考虑.,unt,,到人眼视觉对比特征MK等人在其研究中先对图象进行对数变换然后对对数图象,。,进行分割改善了主观分割效果由于采用逐行扫描用上述方法分割图象实际中存在两方:面不足。(l)分割结果对门限变化十分敏感,,。(2)不能正确分割凹型区域从而需进一步处理增加了实现难度考虑到利用人眼视,因

7、此,,觉对比效应并不需要对图象先进行对数变换从简化实现难度出发本文采用改进的。,分类生长分割方法同时提出一种利用人眼视觉对比效应的自适应准则直接对原图象进行,。分割取得了较好的效果torge,Zx分类生长分割方法实质上是一种分裂聚合(svliandM)方法它先对图象进行,,,2窗口象元分类达到分裂的目的然后通过半重迭窗口移动实现对满足某一合并准则的。,,相邻象元的聚合该方法对2xZ窗口象元的分类采用象元灰度差作为均匀性特征即依:下式将其分为十二种模式阅,}Max(g;,)一Min(g,,)!《T:*I,,。其中g为窗口内

8、象元的灰度值T为门限值因,,,为采用两方向重迭窗口因此重迭部分象元两次分类结果可能出现矛盾一此时需要。,:进行聚合处理考虑到在原图象上应用视觉对比效应给出下式作为自适应准则(‘i,(二,,。1“一召}(T::)丫〔二2)(‘,。(二:)及、)/(,+、。{几乙几广:雾竺{望互二⋯⋯(2):(二。、《二:,,、Z,〔二

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。