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基于边缘导向视觉测量图像的LWP-SPIHT精确编码

刘俊杰 杨学友 叶声华

刘俊杰, 杨学友, 叶声华. 基于边缘导向视觉测量图像的LWP-SPIHT精确编码[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(12): 2795-2801. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00863
引用本文: 刘俊杰, 杨学友, 叶声华. 基于边缘导向视觉测量图像的LWP-SPIHT精确编码[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(12): 2795-2801. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00863
Liu Jun-Jie, Yang Xue-You, Ye Sheng-Hua. Precise Edge-directed LWP- SPIHT Encoding for Visual Measuring Image[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(12): 2795-2801. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00863
Citation: Liu Jun-Jie, Yang Xue-You, Ye Sheng-Hua. Precise Edge-directed LWP- SPIHT Encoding for Visual Measuring Image[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(12): 2795-2801. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00863

基于边缘导向视觉测量图像的LWP-SPIHT精确编码

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00863
基金项目: 

国家自然科学基金重点项目(50735003)资助课题

Precise Edge-directed LWP- SPIHT Encoding for Visual Measuring Image

  • 摘要: 为实现对视觉测量图像更加有效地稀疏表示,尽可能地捕捉图像本身的几何特性,该文首先提出一种基于灰度梯度方向预测边缘走向的方法,精确定位图像边缘,并在此基础上运用方向提升格式小波包(LWP)变换与普通提升小波包变换相结合的方式,对整幅测量图像进行分解。其次,采用的各个子带能量信息与方向信息和的代价函数,有效地保持边缘信息的完整性。最后完善并解决了小波包变换在SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)编码中产生的父子节点间的冲突问题。通过对视觉测量中的远、近景图像、局部放大图像以及靶标图像的测试证实,基于边缘导向的提升格式小波包多级树集合分裂(LWP-SPIHT)的视觉测量图像压缩算法,更好地保留了压缩后视觉测量图像的边缘信息,改善了图像的重构质量和精度。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-07-09
  • 修回日期:  2012-09-13
  • 刊出日期:  2012-12-19

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