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总览 评价 郑运平 1，* ， Mudar Sarem 2， （ 1、 华南理工大学计算机科学与工程学院，广州 510006； 2、 华中科技大学，软件学院，武汉 430074； ） 摘要： 有效的图像表示方法不仅能节约存储空间，而且还能方便图像的操作。最近，通过使用可重叠矩形非对
郑运平1，*， Mudar Sarem2，
（
1、华南理工大学计算机科学与工程学院，广州 510006； 2、华中科技大学，软件学院，武汉 430074； ）
摘要：
有效的图像表示方法不仅能节约存储空间，而且还能方便图像的操作。最近，通过使用可重叠矩形非对称逆布局模型和扩展的Gouraud阴影法，笔者曾提出了一种有效的灰度图像表示方法，简称 ORNAM表示方法。为了更一进步提高重建图像的质量及缩减 ORNAM表示方法的同类块的数目，本文提出了一种改进的ORNAM灰度图像表示方法，简称 IORNAM表示方法。与大多数最新的及当代的分层表示方法相比，IORNAM表示方法具有以下两个显著特征：(1) 它通过控制同类块的长宽比来提高重建图像的质量。(2) 它使用了一种新的扩展方法去逆布局灰度图像的子模式以达到更进一步减少同类块的数量。同类块数量的减少对提高图像表示的压缩比和降低图像操作算法的复杂度具有重要作用。实验结果表明： (1) IORNAM表示方法能对灰度图像获得很高的表示效率。(2) IORNAM 表示方法优于大多数最新的及当代的分层表示方法。
关键词：
灰度图像表示；扩展的Gouraud阴影法；可重叠矩形NAM；空间数据结构；S-树编码；基于空间和STC
ZHENG Yunping1,*， Mudar Sarem2,
（
1、School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006； 2、 School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074； ）
Abstract：
An efficient image representation can save space and facilitate the manipulation of the acquired images. Recently, we have presented an efficient gray image representation method by using the overlapping rectangular non-symmetry and anti-packing model and the extended Gouraud shading approach, which was called ORNAM representation. In order to further improve the reconstructed image quality and reduce the number of the homogeneous blocks of the ORNAM representation, in this paper, we propose an Improved ORNAM representation of gray images, which is called IORNAM representation. Compared with most of the up-to-date and the state-of-the-art hierarchical representation methods, the IORNAM representation is characterized by two properties. (1) It adopts a ratio parameter of the length and the width of a homogenous block to improve the reconstructed image quality. (2) It uses a new expansion method to anti-pack the subpatterns of gray images to further decrease the number of homogenous blocks, which is important for improving the compression ratios of image representation and reducing the complexities of many image manipulation algorithms. The experimental results presented in this paper demonstrate that (1) The IORNAM representation is able to achieve high representation efficiency for gray images. (2) The IORNAM representation outperforms most of the up-to-date and the state-of-the-art hierarchical representation methods of gray images.
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