基于偏微分方程和多邊形的非對稱逆布局圖像表示方法研究.pdf

1、在非對稱逆布局的模式表示模型（NAM）的基礎(chǔ)上，提出了兩種新的NAM圖像表示方法，一種是基于偏微分方程的矩形NAM圖像表示方法；另外一種是基于多邊形子模式的圖像表示方法。
　　 針對圖像的有損表示，借助于矩形NAM圖像表示和偏微分方程技術(shù)（PDE），提出一種基于偏微分方程的矩形NAM圖像表示方法，簡稱NAMRP方法。該方法在編碼端把原始圖像逆布局為若干個矩形子塊，并采用坐標(biāo)壓縮的方法存儲矩形子塊的位置坐標(biāo)矩陣。在解碼端，采用基于

2、偏微分方程（PDE）的圖像修復(fù)方法來修復(fù)解碼圖像，有效地消除解碼圖像中的方塊效應(yīng)。該方法編解碼的時間復(fù)雜度均為O（n），其中n 為灰度圖像的像素個數(shù)。實驗結(jié)果表明：與QTC方法相比，NAMRP方法具有更高的壓縮比和更少的圖像塊數(shù)，可以有效地保持圖像質(zhì)量，具有一定的實用價值。
　　 從圖像的局部統(tǒng)計特征出發(fā)，提出一種簡單、直觀的有損多值圖像的表示方法，稱為基于多邊形子模式的圖像表示方法（Polygon-Based Image Re

3、presentation，PBIR），簡稱PBIR方法。該方法先把圖像劃分為若干等大小的正方形的小圖像塊，從主塊（塊內(nèi)像素值相同或相近）開始，利用塊與塊之間的上下左右四鄰域關(guān)系和種子生長準(zhǔn)則，進(jìn)行塊與塊的合并，再從合并后的塊集合中抽取多邊形子模式，采取起始點(diǎn)坐標(biāo)加方向數(shù)的存儲結(jié)構(gòu)來存儲每一個多邊形子模式。PBIR方法的編碼算法的時間復(fù)雜度為（Omlogm），其中m 為圖像原子塊的個數(shù)。實驗表明：與LQT方法相比，PBIR方法可以有效地減