一种新的基于TNAM的二值图像表示方法

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分层数据结构在计算机视觉、机器人、计算机图形学、图像处理、模式识别等领域里是非常重要的区域表示方法,但是这种结构过于强调分割的对称性,因此不是最优的表示方法。借助于三角形Packing问题的思想,提出了一种新的基于TNAM(三角形非对称逆布局的模式表示模型)的二值图像表示方法。通过描述TNAM模型,给出了一个新的基于TNAM的二值图像表示的编解码算法并分析了该算法的总的数据量。理论分析和实验结果均表明:与流行的线性四元树表示方法相比,基于TNAM的二值图像表示方法能够更有效地减少数据存储空间,是二值
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