一种彩色图像处理方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种彩色图像的处理方法，该方法包括：对所述彩色图像进行处理，获得灰度图像；通过二进制位平面分解方法对所述灰度图像进行分解，获得分解后的二值图像；获取所述二值图像对应的格雷码位面图；获取所述格雷码位面图相应的编码参数；根据所述编码参数输入编码结果。在本发明专利技术实施例方法中，通过格雷码表示彩色图像的像素，利用三角形、矩形等非对称逆布局的模式表示模型对彩色图像进行处理，能够降低子模式数和减小所占用的存储空间，提高彩色图像处理的有效性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术实施例公开了一种彩色图像的处理方法，该方法包括：对所述彩色图像进行处理，获得灰度图像；通过二进制位平面分解方法对所述灰度图像进行分解，获得分解后的二值图像；获取所述二值图像对应的格雷码位面图；获取所述格雷码位面图相应的编码参数；根据所述编码参数输入编码结果。在本专利技术实施例方法中，通过格雷码表示彩色图像的像素，利用三角形、矩形等非对称逆布局的模式表示模型对彩色图像进行处理，能够降低子模式数和减小所占用的存储空间，提高彩色图像处理的有效性。【专利说明】
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及。
技术介绍
图像表示和图像运算一起组成图像模型，是模式分析中的重要组成部分。非对称逆布局的模式表不模型(Non-symmetry and Ant1-packing pattern representationModel, NAM)适用于图像模式、语音模式、文本模式、视频模式的表示，是一个通用型的模式表示模型，有效的图像表示方法不仅能节省存储空间，而且还有利于提高图像处理的速度。现有技术中，借助于Packing问题的思想，以寻找分割最大化的非对称分割方法为目标，提出了一种基于NAM的彩色图像表示方法，该方法中的子模式是单类型的矩形子模式。随后，通过对多子模式类型的组合(矩形和三角形)逆布局作进一步的研究，提出了一种改进的基于NAM的彩色图像表示算法(简称INAM算法)。与基于NAM的彩色图像表示算法和流行的基于线性四元树(Linear Quadtree, LQT)的彩色图像表示算法相比，INAM算法能更有效地减少子模式数(节点数)和数据存储空间，是彩色图像表示的一种更优的表示算法。又有采用了二进制位平面分解(Ginary-bit Plane Decomposition, BPD)方法来降低图像复杂度，取得了较好的表示效率。而直接采用BH)方法来分解位平面却存在一个缺点，即像素点灰度值的微小变化会对位平面的复杂度产生较明显的影响，且会提高子模式数，并占用较大的存储空间。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了，能够降低子模式数和减小所占用的存储空间，提高彩色图像处理的有效性。为了解决上述问题，本专利技术提出了，所述方法包括:对所述彩色图像进行处理，获得灰度图像；通过二进制位平面分解方法对所述灰度图像进行分解，获得分解后的二值图像；获取所述二值图像对应的格雷码位面图；获取所述格雷码位面图相应的编码参数； 根据所述编码参数输入编码结果。优选地，所述编码参数包括:所述格雷码位面图相应的矩形、所述格雷码位面图相应的三角形、所述格雷码位面图相应的线段、所述格雷码位面图相应的孤立点。优选地，所述获取所述格雷码位面图相应的编码参数的步骤包括:按光栅扫描的顺序确定所述格雷码位面图相应的矩形；按光栅扫描的顺序确定所述格雷码位面图相应的三角形；按光栅扫描的顺序确定所述格雷码位面图相应的线段及孤立点。优选地，所述按光栅扫描的顺序确定所述格雷码位面图相应的矩形子模式的步骤包括:按光栅扫描的顺序,从格雷码位面图的第一个入口开始，确定一个未被标识的矩形子模式的起始点，根据矩形子模式的匹配算法获取相应的矩形子模式；根据矩形子模式的效率尺度确定一个面积最大的矩形子模式，并将这个最大的矩形子模式在所述格雷码位面图中作标识；将矩形子模式的计数变量的值加1，并记录该最大矩形子模式起始点坐标、长度值和宽度值，对起始点坐标作K码降维变换，将变换后的变量、长度值、宽度值存储到队列中，获得最终的格雷码位面图相应的矩形。优选地，所述调按光栅扫描的顺序确定所述格雷码位面图相应的三角形的步骤包括:按光栅扫描的顺序，从标记过的格雷码位面图的第一个入口开始，确定一个未被标识的三角形子模式；根据找到的三角形子模式的类型将三角形子模式类型的标识符赋予相应的值，将这个三角形子模式在格雷码位面图中作标识；将三角形的计数变量的值加1，记录斜边端点的两个坐标，分别对斜边的两个端点作K码降维变换，将三角形子模式类型的标识符及变换后的两个变量存储到队列中，获得最终的格雷码位面图相应的三角形。优选地，所述按光栅扫描的顺序确定所述格雷码位面图相应的线段及孤立点的步骤包括:按光栅扫描的顺序，从标记过的格雷码位面图的第一个入口开始，确定一个未被标记的点，根据子模式的匹配算法获取相应的线段；若能获取线段，则将线段的计数变量的值加1，记录线段端点的两个坐标，对线段的两个端点作K码降维变换，将变换后的两个端点存储到队列中，获得最终的格雷码位面图相应的线段，并将存储的线段在格雷码位面图中作标识；若不能获取线段，直接存储孤立点的坐标，将孤立点的计数变量的值加1，并将该孤立点的坐标作K码降维变换，将变换后的变量存储到队列中，并将该孤立点在格雷码位面图中作标识。优选地，在所述对所述彩色图像进行处理，获得灰度图像的步骤之前，还包括:输入一幅2nX 2nX 3的彩色图像F及获得该彩色图像F灰度级参数m。优选地，所述对所述彩色图像进行处理，获得灰度图像的步骤包括: 对2nX 2nX 3的彩色图像F进行处理，获得由r，g，b颜色分量组成的大小为2nX 2n的灰度图像G，G，G；把矩形的计数变量rn、三角形的计数变量tn、线段的计数变量In、孤立点的计数变量Pn均赋值为O。优选地，所述通过二进制位平面分解方法对所述灰度图像进行分解，获得分解后的二值图像的步骤包括:用灰度图像的二进制位平面分解方法依次将三幅灰度图像G，G，G各自分解为 m 幅二值图像 BPi (O^i^ m-1)，BPi (m ≤ i ≤ 2m-1)，BPi (2m ≤ i ≤ 3m-1)。优选地，所述获取所述二值图像对应的格雷码位面图的步骤包括:? Al] = Br,i = kx m -1当k=l，2，3时，根据以下公式:…依 十 Bi] ,, (k -1) χ m </<kx m — 2次计算出每 m 幅二值图像 BPi (O^i^ m-1), BPi (m ^ i ^ 2m-1) ,BPi (2m ^ i ^ 3m-1)所分别对应的m幅格雷码位面图APi (O^i^ m-1)，APi (m≤i≤2m-1)，APi (2m≤i≤3m-1)，并令j = O。在本专利技术实施例方法中，通过格雷码表示彩色图像的像素，利用三角形、矩形等非对称逆布局的模式表示模型对彩色图像进行处理，能够降低子模式数和减小所占用的存储空间，提高彩色图像处理的有效性。【专利附图】【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术的彩色图像处理方法的第一实施例的流程示意图。【具体实施方式】下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围 。图1是本专利技术的彩色图像处理方法的第一实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种彩色图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：对所述彩色图像进行处理，获得灰度图像；通过二进制位平面分解方法对所述灰度图像进行分解，获得分解后的二值图像；获取所述二值图像对应的格雷码位面图；获取所述格雷码位面图相应的编码参数；根据所述编码参数输入编码结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈子琦，罗笑南，李飞燕，傅明，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：