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论文提出了一种基于非对称逆布局模型(Non-symmetry and Anti-packing Model,NAM)的灰度图像表示方法。通过描述灰度编码位平面分解法(Gray-Coded Bit-Plane Decomposition,GC-BPD),将灰度图像分解成若干位图;然后,基于NAM灰度图像的表示算法,用点和线的子模式表示位图。理论分析和实验结果表明,基于NAM的灰度图像表示方法比基于线性四叉树的表示方法更能有效地减少数据存储,是一种更好的灰度图像表示方法。该方法对降低存储空间、加快处理过