计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (04): 1016-1018.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01016

• 图形图像技术 • 上一篇    下一篇

改进的矩形NAM图像表示算法

伍鹏1,2,余厚全1,2,陈传波3,卢光跃1,谢凯1,2   

  1. 1. 长江大学 电子信息学院, 湖北 荆州 434023
    2. 油气资源与勘探技术教育部重点实验室, 湖北 荆州 434023
    3. 华中科技大学 计算机科学与技术学院, 湖北 武汉 430074
  • 收稿日期:2010-10-18 修回日期:2010-12-09 发布日期:2011-04-08 出版日期:2011-04-01
  • 通讯作者: 伍鹏
  • 作者简介:伍鹏(1978－)，男，湖北黄冈人，讲师，硕士，主要研究方向：图像处理、模式识别；
    余厚全(1958－)，男，湖北荆州人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向：图像处理、信号处理；
    陈传波(1957－)，男，湖北新洲人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向：图像处理、模式识别、计算机网络；
    卢光跃(1971－)，男，河南南阳人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向：信号处理、通信技术；
    谢凯(1975-)，男，湖北潜江人，副教授，博士，主要研究方向：图像处理、三维可视化。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60873058);湖北省自然科学基金资助项目(2009CDB308);中国石油创新基金资助项目(2010D-5006-0304)

Improved rectangle NAM algorithm for image representation

Peng WU1,2,Hou-quan XU1,2,Chuan-bo CHEN3,Guang-yue LU2,Kai XIE1,2   

  1. 1. Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources, Ministry of Education, Jingzhou Hubei 434023, China
    2. School of Electronics and Information, Yangtze University, Jingzhou Hubei 434023, China
    3. School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan Hubei 430074, China
  • Received:2010-10-18 Revised:2010-12-09 Online:2011-04-08 Published:2011-04-01
  • Contact: Peng WU

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摘要： 为了提高图像的表示效率，提出了一种改进的矩形非对称逆布局模式表示模型(NAM)图像编码算法IRNAM。该算法采用双矩形子模式对灰度图像进行表示，结合位平面优化策略，并顺序存储各子模式的数据，使得子模式数目大幅减少。实验结果表明：与矩形NAM算法和其他改进的NAM算法相比, IRNAM算法使表示图像的子模式数明显减少了，从而有效地节省了数据存储空间,是一种高效的图像表示方法。

关键词: 图像表示, 图像压缩, 矩形NAM算法, 线性四元树, 位平面分解

Abstract: In order to improve image representation efficiency, an improved rectangle Non-symmetry Anti-packing representation Model (NAM) named IRNAM was proposed for image coding. This scheme adopted double-rectangle sub-patterns to represent gray image, integrated bit plane optimization strategy and stored the sub-patterns continuously, thus the number of sub-patterns had decreased sharply. The experimental results show that compared with rectangle NAM algorithm and other improved NAM algorithms, the number of sub-patterns can be reduced apparently after employing IRNAM algorithm, which can save data storage space effectively and prove to be a high performance image representation method.

Key words: image representation, image compression, rectangle NAM algorithm, linear quad tree, bit plane decomposition

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