圖像的自適應(yīng)分解算法及應(yīng)用研究.pdf

1、圖像處理是計算機科學(xué)中一個重要的研究方向,有著廣泛的應(yīng)用。圖像理解是圖像分析的關(guān)鍵基礎(chǔ)之一,也是圖像處理研究中的熱點與難點。圖像理解有兩種常用的手段,即圖像分解與圖像分割,它們在圖像的去噪、分割、壓縮等領(lǐng)域中有著較為廣泛的應(yīng)用。本文討論圖像的自適應(yīng)分解方法及其應(yīng)用,主要工作包括:
　　(1)提出了一種基于灰度信息的三角四叉樹分解算法,不再是將圖像區(qū)域分為四個小矩形區(qū)域,而是依據(jù)區(qū)域一致性準(zhǔn)則自適應(yīng)地將其分解為四個等腰直角三角形。該

2、方法不僅繼承了傳統(tǒng)的矩形四叉樹分解方法中的結(jié)構(gòu)簡單,計算方便,效率較高等優(yōu)點,而且還彌補了矩形四叉樹分解對具有斜向邊緣的圖像分解效果不理想的問題。實驗證明該方法對于具有斜向邊緣對象的圖像有著較好的分解效果。
　　(2)提出結(jié)合梯度信息判斷準(zhǔn)則的自適應(yīng)三角四叉樹分解方法。當(dāng)一致性區(qū)域中梯度信息不滿足時,該區(qū)域方可進(jìn)行下一步的分解。實驗結(jié)果證明,當(dāng)圖像含有噪聲、邊緣模糊的情況時,采用這種基于梯度信息改進(jìn)的自適應(yīng)分解算法,該方法能夠一定