專利名稱：基于非對(duì)稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域，特別涉及基于非對(duì)稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法。
背景技術(shù)：
圖像表示是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、圖像處理和模式識(shí)別等領(lǐng)域里的ー個(gè)重要問題。有效的圖像表示方法不僅能節(jié)省存儲(chǔ)空間，而且還能提高圖像處理的速度。就灰度圖像而言，許多壓縮技術(shù)如標(biāo)準(zhǔn)JPEG技木，DCT技木，以及基于小波的編解碼技術(shù)等的編碼時(shí)間和解碼時(shí)間是對(duì)稱的。然而，ー些快速的方法或者至少在解碼部分快一些的快速方法也是經(jīng)常需要的，因?yàn)榭焖俚慕獯a是在諸如圖像通訊和圖像處理等許多應(yīng)用 中是非常有用的?；贐-樹三角形編碼(BTTC)方法，Distasi等(R. Distasi, M. Nappi,b. ^ituiano. Image compression by B-tree triangular coding.丄 ΕΕ i'ransactionson Communications, 1997,45 (9) :1095-1100)首次提出了基于空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的灰度圖像表示方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明無論從主觀還是從客觀的角度來說，BTTC的重建圖像質(zhì)量均是較為滿意的，而且在執(zhí)行時(shí)間上BTTC是優(yōu)于JPEG的。由于Distasi等首次將空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)從ニ值圖像的表示擴(kuò)展到了灰度圖像的表示上來，因此基于BTTC的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的灰度圖像表示確實(shí)是一個(gè)先驅(qū)性的工作。后來，基于S樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(W.D.Jonge，P. Scheuermann, A. Schijf. S+-Trees An efficient structure for the representationof large pictures. Computer Vision and Image Understanding,1994,59(3) :265-280)矛ロ Gouraud 陰影法(J. D. Foley, A. V. Dam, S. K. Feiner, et al. Computer Graphics,Principle, and Practice, second ed. Reading, MA Addision-ffesley,1990. ), Chung 等(K.Chung,J. ffu. Improved image compression using S-tree and shading approach. IEEETransactions on Communications, 2000,48 (5) :748-751)提出了一種基于 S 樹的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的灰度圖像表示(STC)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在保持圖像質(zhì)量和不犧牲圖像壓縮比的情況下，STC方法比BTTC方法的執(zhí)行時(shí)間至少要少一半。隨后，Chung等(Chung K L,Liu Y ff,Yan W M. A nybria gray image representation using spatial—and DCT—basedapproach with application to moment computation. Journal of Visual Communicationand Image R 印 resentation，2006，17 (6) : 1209-1226)提出了 一種基于 DCT 域和空域(Spatial)的混合灰度圖像表示方法，簡(jiǎn)稱為SDCT表示方法。其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在保持圖像質(zhì)量的前提下，SDCT表示算法在壓縮比提高率方面比STC表示算法平均提高了 63. 08%。盡管上述的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示有許多優(yōu)點(diǎn)，但是它們過于強(qiáng)調(diào)分割的対稱性，因此不是最優(yōu)的表示方法。借助于Packing問題的思想，以尋找分割最大化的非対稱分割方法為目標(biāo)，鄭運(yùn)平等人(鄭運(yùn)平，陳傳波.一種基于非対稱逆布局模型的彩色圖像表示方法.軟件學(xué)報(bào),2007,18 (11) :2932-2941)提出了一種基于矩形非對(duì)稱逆布局的模式表不模型(Rectangular Non-symmetry and Anti-packing pattern representation Model,簡(jiǎn)稱為RNAM)的彩色圖像表示方法。其基本思想是給定ー個(gè)已經(jīng)布局好了的模式和一個(gè)預(yù)先定義的不同形狀的矩形子模式，然后從這個(gè)給定的模式中抽出這些矩形子模式，用這些矩形子模式的組合來表示給定的模式。然而該文提出的彩色圖像表示方法的是圖像的ー種無損表示方法，并不適合圖像的有損表示。后來，鄭運(yùn)平等人(鄭運(yùn)平，陳傳波.一種新的灰度圖像表示算法研究.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2010，33 (12) =2397-2406)通過擴(kuò)展著名的Gouraud陰影法，提出了一種有損表示算法，簡(jiǎn)稱為RNAMC表示算法。RNAMC表示方法有兩重目的，一方面體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量的優(yōu)越性上，另一方面體現(xiàn)在某些圖像處理算法上。而在圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域里，幾何矩是矩函數(shù)中最重要的矩，它是用于推導(dǎo)平移，伸縮和旋轉(zhuǎn)不變量的常用技術(shù)。
設(shè)有ー個(gè)MXM的圖像f (X, y),其中O彡x, y彡M_l,則該圖像的(p+q)階幾何矩定義如下
權(quán)利要求
1.基于非對(duì)稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法，其特征在于，包括以下步驟 (1)定義大小為MXN矩陣變量R，所有元素賦值為O，其中M和N均為自然數(shù)；所述矩陣變量R的大小與待處理的灰度圖像矩陣f相等；定義同類塊計(jì)數(shù)變量i，令i = O ; (2)定義同類塊為滿足下述條件的矩形塊該矩形塊內(nèi)所有像素的灰度值g(x，y)均滿足條件|g(x，y)-gest(x，y)l ( ε ;其中，ε為用戶設(shè)定的誤差允許量；gest(x，y)表示該矩形塊中坐標(biāo)(x，y)處的近似灰度值，gest(x，y)的計(jì)算方法如下設(shè)(X1, Y1) > (x2, y2)分別為該矩形塊左上角和右下角的坐標(biāo)值，X1 ^ X ^ x2, Y1 ^ y ^ y2 ； 如果 X1 < X2 且 Y1 < Y2,則 gest (X, y) = g5+ (g6-g5) X ii ; 如果 X1 關(guān) x2 且 y! = y2，則 gest (x, y) = g!+ (g4-gi) X [ (X-X1) / (X2-X1)]；如果 X1 = χ2 且 y!關(guān) y2，則 gest (χ，y) = g!+ (g4-gi) X [ (y-yi) / (y2-Yi)];如果 X1 = x2 且 Y1 = y2,則 gest (x, y) = g!； 其中g(shù)l、g2、g3、g4分別為該矩形塊的左上角、右下角、左下角、右上角的灰度值;g5 =^1+( - ) X Se — 83+( - ) X il — (y—Yl) / (Υ2—Yl) — (Χ_Χ1) / (Χ2_Χ1); (3)按光柵掃描的順序確定灰度圖像矩陣f中的一個(gè)未被標(biāo)識(shí)的矩形塊的起始點(diǎn)(Xl，yi)，根據(jù)該起始點(diǎn)和給定的誤差允許量ε確定一個(gè)面積最大的同類塊H，并將同類塊H在灰度圖像f中作標(biāo)識(shí)； (4)記錄同類塊H的參數(shù)，即左上角的坐標(biāo)(X1,Y1)、右下角的坐標(biāo)(x2，y2)、左上角灰度值gi、右下角灰度值g2、左下角灰度值g3、右上角灰度值g4 ;令i = i+1 ； (5)根據(jù)坐標(biāo)(Xl，Y1)和(x2，J2)的位置關(guān)系，將同類塊H的參數(shù)存儲(chǔ)到一個(gè)顏色表P中； (6)重復(fù)步驟(3) (5)直到灰度圖像矩陣f中的同類塊均被標(biāo)識(shí)完畢； (7)輸出顏色表P; (8)對(duì)矩陣變量R中所有非零元素的坐標(biāo)進(jìn)行編碼，并將矩陣變量R的所有行的行編碼表順序連接，存儲(chǔ)到坐標(biāo)表Q中； (9)輸出坐標(biāo)表Q； (10)設(shè)待計(jì)算的低階幾何矩的階P和q，其中O彡p+q( 3 ;同時(shí)令同類塊計(jì)數(shù)變量i=O ； (11)根據(jù)坐標(biāo)表Q進(jìn)行解碼，重建大小為MXN的矩陣變量R； (12)根據(jù)顏色表P，計(jì)算出同類塊的總數(shù)num； (13)令i= i+Ι ;根據(jù)P {i}，獲取第i個(gè)同類塊Bi的左上角灰度值gn、右下角灰度值g2i、左下角灰度值g3i、右上角灰度值g4i ； (14)根據(jù)坐標(biāo)(Xl，Y1)和(x2，J2)的位置關(guān)系，按步驟⑵所述的gest(x，y)的計(jì)算方法計(jì)算第i個(gè)同類塊各點(diǎn)的gest(x，y)； (15)計(jì)算第i個(gè)同類塊Bi的低階幾何矩mMi 設(shè)第i個(gè)同類塊^的左上和右下角的坐標(biāo)分別為(Xli，yn)和(x2i， )，則&的長(zhǎng)表示為-JIi = x2i-xn+l，寬表示為 Hi = Y2i-Yii+I ； Wi-I Hi-IWi-I Hi-I mPqi = Σ Σ xPyq§e4x + 叫y + JiO + cIyu^ [ xpyq^gest(x + xn,y + yu) +... +x=0 y=0x=0 y=0
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于矩形非對(duì)稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法，其特征在于，步驟(5)所述將根據(jù)坐標(biāo)(Xl，yi)和(x2，y2)的位置關(guān)系，將找到的同類塊H的參數(shù)存儲(chǔ)到一個(gè)顏色表P中，具體為 如果X1 < X2且yi < y2,則gl，g2，g3，g4賦值到顏色表P {i}中，并將矩陣變量R中對(duì)應(yīng)位置的矩形塊的左上角和右下角分別用“ I ”和“2”進(jìn)行標(biāo)識(shí)； 如果X1古X2且Y1 = y2，則g1; g4賦值到顏色表P U}中，并將矩陣變量R中對(duì)應(yīng)位置的矩形塊的左上角和右下角分別用“ I”和“2”進(jìn)行標(biāo)識(shí)； 如果X1 = X2且yi古y2則gl，g4賦值到顏色表P {i}中，并將矩陣變量R中對(duì)應(yīng)位置的矩形塊的左上角和右下角分別用“ I”和“2”進(jìn)行標(biāo)識(shí)； 如果X1 = &且71 = y2，則將同類塊的參數(shù)(gl)賦值到顏色表PU}中，并將矩陣變量R中對(duì)應(yīng)位置的矩形塊用“-I”進(jìn)行標(biāo)識(shí)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于矩形非對(duì)稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法，其特征在于，步驟(8)所述對(duì)矩陣變量R中所有非零元素的坐標(biāo)進(jìn)行編碼，具體為 逐行掃描大小為MXN的矩陣，如果當(dāng)前行所有元素均為零，使用一個(gè)二進(jìn)制位‘0’來表示該行從頭到尾都不存在非零元素，不對(duì)該行進(jìn)行編碼；如果該行存在非零元素，則在每一個(gè)非零元素前加一個(gè)前綴符‘I’，然后在前綴符后加上用以標(biāo)識(shí)非零元素1、2和-I的碼字，并用b個(gè)比特來表示每個(gè)非零元素所在列的位置；將上述前綴符及碼字存儲(chǔ)到該行的編碼表q中；當(dāng)該行的最后一個(gè)元素為零，則在最后一個(gè)非零元素編碼完成后，用一個(gè)二進(jìn)制位‘0’來表示本行剩余的元素均為零。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于矩形非對(duì)稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法，其特征在于，所述用b個(gè)比特來表示每個(gè)非零元素所在列的位置，具體為 若非零元素為所在行的第一個(gè)非零元素，則b= [Iog2N];此時(shí)的b個(gè)比特用來指明第一個(gè)非零元素關(guān)于所在行首端的位置； 若非零元素不是所在行的第一個(gè)非零元素，則b = [Iog2(N-C)],其中c是前一次編碼的非零元素的列的位置；此時(shí)的b個(gè)比特用來表示這個(gè)非零元素關(guān)于前一次編碼的非零元素的右端的位置。
全文摘要
本發(fā)明公開了基于非對(duì)稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法，利用擴(kuò)展的Gouraud陰影法和矩形非對(duì)稱逆布局模型方法，將灰度圖像f分割為互不重疊的同類塊；再對(duì)所有同類塊進(jìn)行編碼，獲取其顏色表P和坐標(biāo)表Q。然后將編碼結(jié)果進(jìn)行解碼，即可獲得互不重疊的所有同類塊的信息，再根據(jù)本發(fā)明提出的定理1和定理2計(jì)算圖像的低階幾何矩。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明在保證圖像質(zhì)量的前提下，具有更快處理速度。
文檔編號(hào)G06T9/00GK102629387SQ20121005115
公開日2012年8月8日 申請(qǐng)日期2012年2月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月29日
發(fā)明者鄭運(yùn)平 申請(qǐng)人:華南理工大學(xué)