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传统的图像表示和压缩技术是基于变换域的，通过某种预定义的正交变换，将大部分图像信号的能量集中到少数的系数上，从而达到信号压缩的目的。然而，自然图像中存在着丰富的边缘和轮廓，这部分高频信号经过正交变换之后能量依然分散，无法集中到少数的系数上，使得编码性能降低。在低码率的情况下，这部分信息的丢失也使得视觉质量下降明显。而一些基于图像结构的表示方法将人眼的视觉系统引入到系统中，在像素域中分别表示图像结构和纹理信息。然而由于自然图像的复杂多变性，这种方法的编码性能无法与变换编码相比。
本文的目标是综合基于变换和基于像素这两种表示方法，提出一种基于边缘信息的图像表示和编码技术。首先将输入图像分为两个部分：低频信号和高频信号。低频信号可以用原始图像经过下采样后的低分辨率版本来描述，并采用传统的变换编码方案。因为高频信号在像素域是表现为连续并有规律性的，可以用图像中的边缘轮廓信息来描述，直接在像素域进行表示和编码。最终，重构的图像可以通过利用边缘信息对低分辨率图像进行插值而获得。
实验结果表明，这个方案既可以提供优秀的视觉质量，又具有高效的编码性能。同时，对于图像中重要的边缘结构信息，可以单独从压缩的码流中方便的获得，以便其他的应用可以利用。