基于可重疊矩形子模式的圖像表示和操作方法研究.pdf

1、在非對(duì)稱(chēng)逆布局模式表示模型的基礎(chǔ)上，研究一種用于支持快速圖像操作的精簡(jiǎn)的無(wú)損多值圖像表示方法，稱(chēng)為基于可重疊矩形子模式的圖像表示方法（Overlapped Rectangle-Based Image Representation，ORBIR）。ORBIR 使用一些在空間位置上允許相互重疊的矩形，即ORBIR矩形，來(lái)表示多值圖像，克服了分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的不足，減少了表示一幅多值圖像所需要的圖像表示單元的數(shù)量，在取得較高精簡(jiǎn)性的同時(shí)，能夠支持快

2、速的圖像操作。ORBIR 表示方法出于節(jié)省存儲(chǔ)空間的考慮，使用ORBIR矩形的順序表來(lái)表示多值圖像，和線性四元樹(shù)表示方法一樣，它存在一個(gè)不利于圖像操作的缺陷，即丟失了ORBIR矩形對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域間的空間位置關(guān)系，為了恢復(fù)ORBIR矩形間的空間位置關(guān)系，研究經(jīng)緯網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，借助于經(jīng)緯網(wǎng)，基于ORBIR表示的近鄰尋找算法能夠快速執(zhí)行。圖像的幾何性質(zhì)，比如區(qū)域周長(zhǎng)和連通分量，在圖像分割和模式識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在基于ORBIR表示的近鄰

3、尋找算法的基礎(chǔ)上，研究基于ORBIR表示的圖像幾何性質(zhì)計(jì)算框架，并在分析圖像周長(zhǎng)計(jì)算和連通分量標(biāo)記問(wèn)題的基礎(chǔ)上，具體化這個(gè)框架，得到基于ORBIR表示的周長(zhǎng)計(jì)算算法和基于ORBIR表示的連通分量標(biāo)記算法。矩在工程實(shí)踐中的應(yīng)用非常廣泛，在考察矩的實(shí)質(zhì)的基礎(chǔ)上，定義了泛化矩的概念，并研究泛化矩的生成框架，該框架在不引入離散化過(guò)程中存在的采樣誤差的前提下，將矩生成過(guò)程中需要的二重積分運(yùn)算轉(zhuǎn)化為在一維的ORBIR矩形序列上的求和，因此降低了矩生

4、成的計(jì)算復(fù)雜度。 為了驗(yàn)證泛化矩生成框架的有效性，具體化這個(gè)框架，得到基于ORBIR表示的精確幾何矩生成算法和基于ORBIR表示的精確Legendre矩生成算法。使用試驗(yàn)手段驗(yàn)證ORBIR表示的精簡(jiǎn)性和ORBIR表示在圖像操作上的方便性。在表示的精簡(jiǎn)性方面，試驗(yàn)結(jié)果表明，在二值圖像和灰度級(jí)為256的多值圖像上，線性四元樹(shù)表示所需要的節(jié)點(diǎn)數(shù)與ORBIR表示所需要的ORBIR矩形數(shù)的平均比值分別為4.46和1.66，而它們所需要的比特

5、數(shù)的平均比值也分別為4.46和1.66。這些結(jié)果顯示ORBIR表示比線性四元樹(shù)表示更加精簡(jiǎn)。在對(duì)圖像操作的支持方面，基于四元樹(shù)和線性四元樹(shù)表示的近鄰尋找算法與基于ORBIR表示的近鄰尋找算法在執(zhí)行時(shí)間上的平均比值分別為4.98和20.88；基于四元樹(shù)的周長(zhǎng)計(jì)算算法和連通分量標(biāo)記算法與相應(yīng)的基于ORBIR 表示的算法在執(zhí)行時(shí)間上的平均比值分別為10.30和5.50；在二值圖像和灰度級(jí)為256的多值圖像上，目前最快的能夠生成1階以上幾何矩的

6、Delta算法與基于ORBIR的精確幾何矩生成算法在執(zhí)行時(shí)間上的平均比值分別為80.81和1.76，在同樣的測(cè)試圖像上，目前最快的精確的Legendre矩生成算法，即Yap提出的算法，與基于ORBIR表示的精確Legendre矩生成算法在執(zhí)行時(shí)間上的平均比值分別為83.61和1.62。這些結(jié)果顯示，ORBIR表示能夠有效地支持快速圖像操作。 理論分析和試驗(yàn)結(jié)果表明，ORBIR表示方法是一種既精簡(jiǎn)又能有效支持圖像操作運(yùn)算的圖像表示