[發明專利]一種基于非對稱逆布局模型的圖像邊界提取方法

有效

• 申請號: 201410588458.3
• 申請日: 2014-10-28
• 公開（公告）號: CN104331883A
• 公開（公告）日: 2015-02-04
• 發明（設計）人: 鄭運平
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T9/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 羅觀祥

技術領域

本發明涉及一種計算機圖像處理技術，特別涉及一種基于非對稱逆布局模型(NAM)的圖像邊界提取方法。

背景技術

圖像邊界提取技術與圖像表示方法密切相關，這里主要就圖像的分層數據結構和圖像的邊界提取技術來介紹相關的研究現狀和國內外的最新發展趨勢。

(1)圖像的分層數據結構；

圖像表示是目前最為活躍的研究領域之一，它在圖像壓縮、特征提取、圖像檢索、圖像去噪和圖像復原、圖像邊界提取等應用中起著非常關鍵的作用。有效的圖像表示算法不僅能節省存儲空間，而且還有利于提高圖像處理的速度。目前已有許多基于空間數據結構的二值圖像表示算法，如:字符串表示算法、樹結構的表示算法和碼字集表示算法。就二值圖像的壓縮算法來說，盡管壓縮標準JBIG的壓縮性能總是優于目前任何基于空間數據結構的二值圖像表示算法，但是由于JBIG表示算法涉及到熵編碼過程，對于許多應用來說是不可能操作壓縮的JBIG格式的。分層數據結構在計算機視覺、機器人、計算機圖形學、圖像處理、模式識別等領域里是非常重要的區域表示方法。四元樹(QT,Quad?Tree)是圖像分層表示的一種形式，它是研究得最早的、也是研究得最多的一種分層表示形式。早期的四元樹表示都是基于指針的四元樹結構，為了顯著減少存儲空間，Gargantini等人消除了指針方案，提出了稱之為線性四元樹(LQT,Linear?Quad?Tree)的表示方法。Subramanian等人研究了基于空間二元樹分割(BSP,Binary?Space?Partitioning)的圖像表示方法。圖像經過BSP樹表示后，其表示結果可直接支持圖像的壓縮與分割等算法。基于混合的二元樹和四元樹表示，Kassim等人提出了一種基于分層分割的圖像表示方法。基于B-樹三角形編碼方法，Distasi等人提出了基于空間數據結構的灰度圖像表示算法。基于S-樹數據結構和Gouraud陰影法，Chung等人提出了一種基于S-樹的空間數據結構的灰度圖像表示(STC,S-Tree?Coding)方法(K.L.Chung,J.G.Wu.Improved?image?compression?using?S-tree?and?shading?approach.IEEE?Transactions?on?Communications，2000，48(5):748-751.)。隨后，Chung等人提出了一種基于DCT域和空域的混合灰度圖像表示(SDCT，Spatial-and?DCT-based)方法(K.L.Chung，Y.W.Liu，W.M.Yan.A?hybrid?gray?image?representation?using?spatial-and?DCT-based?approach?with?application?to?moment?computation.Journal?of?Visual?Communication?and?Image?Representation，2006，17(6):1209-1226)。