李祖嘉
- 作品数：5 被引量：4H指数：1
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- 一种基于可重叠矩形子模式的NAM图像表示方法
- 本发明公开了一种基于可重叠矩形子模式的NAM图像表示方法，包括编码过程和解码过程，编码过程主要是利用扩展的Gouraud阴影法和可重叠矩形NAM的4个准则，将灰度图像矩阵分割为可相互重叠的同类块；再对所有同类块进行编码，...
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- 文献传递
- 基于阴影法和对角优先的RNAM图像表示被引量：1
- 2011年
- 研究了基于对角优先的矩形子模式搜索策略,即在矩形子模式的扫描过程中首先令横坐标和纵坐标不断同时加1,直到其为非同类块为止;然后再令横坐标(或纵坐标)不断增加,直到其再次为非同类块时停止搜索.通过使用扩展的Gouraud阴影法和对角优先的子模式搜索策略,提出了一种基于Gouraud阴影法和对角优先的RNAM(矩形非对称逆布局的模式表示模型)的图像表示方法(简称为DRNAMC表示方法).标准灰度图像作为典型测试对象,实验结果表明:与流行的STC灰度图像表示方法相比,在保持图像质量的前提下,DRNAMC表示方法具有更高的压缩比和更少的块数.
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- 关键词：图像表示灰度图像
- 一种基于可重叠RNAM的灰度图像表示算法被引量：3
- 2012年
- 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等灰度图像表示方法相比,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.
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- 关键词：图像表示灰度图像STC
- 一种基于可重叠矩形子模式的NAM图像表示方法
- 本发明公开了一种基于可重叠矩形子模式的NAM图像表示方法，包括编码过程和解码过程，编码过程主要是利用扩展的Gouraud阴影法和可重叠矩形NAM的4个准则，将灰度图像矩阵分割为可相互重叠的同类块；再对所有同类块进行编码，...
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- 基于DRNAMC表示的快速矩计算算法
- 2012年
- 为了进一步提高低阶矩的计算速度,分析了基于对角优先的矩形非对称逆布局模型编码(DRNAMC)表示的同类块的矩计算的复杂度,给出了基于DRNAMC表示的矩计算的2个重要定理,提出了一种DR-NAMC基于表示的快速矩计算算法.实验结果表明:以Peppers,Boat和Goldhill等灰度图像作为典型测试对象,与流行的基于S树编码(STC)表示和传统表示的矩计算算法相比,基于DRNAMC表示方法的矩计算平均执行速度比基于STC表示方法的矩计算平均执行速度提高了32.92%,比传统表示方法的平均执行速度提高了91.07%,是一种良好的矩计算方法.
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- 关键词：图像表示几何矩
