【摘 要】
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本文提出了模M多维差分变换的图象表示和压缩方法.变换是在对N维图象数组的2~N元分割所产生的2~N元树上进行,其效果是利用了图象的N维数据相关性,使得图象灰度值分布得到了显
【机 构】
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华中理工大学计算机科学与工程系,华中理工大学计算机科学与工程系武汉430074,武汉430074,武汉430074
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本文提出了模M多维差分变换的图象表示和压缩方法.变换是在对N维图象数组的2~N元分割所产生的2~N元树上进行,其效果是利用了图象的N维数据相关性,使得图象灰度值分布得到了显著的改善,它既适合于二值图象,也适合于多值图象,对于线图、文本以及具有块状或体状的图象或数组尤为有效,变换算法的复杂度非常简单,并且是递归可执行的。
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