一种新的灰度图像表示算法研究

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图像表示是计算机图形学、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题.文中扩展了著名的Gouraud阴影法,并通过使用矩形非对称逆布局模型(RNAM)和扩展的Gouraud阴影法,提出了一种新的灰度图像表示算法.该算法编解码部分的时间复杂度分别为O(nlogn)和O(n),其中n为灰度图像的像素数.实验结果表明:与流行的STC和SDCT灰度图像表示算法相比,在保持图像质量的前提下,文中提出的灰度图像表示算法具有更高的压缩比和更少的块数,因而能够更有效地减少数据存储空间,是灰度图像表示的一种良好方法.这种表示方法可以应用于灰度图像表示的各个方面,在降低存储空间、加快传输速度、提高模式匹配效率等方面具有良好的理论参考意义和实际应用价值.
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