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首先提出图像粒的概念,然后将所提出的概念应用于QaR树进行图像分解,最后对基于QaR树分解的结果和其他算法进行评估和对比。实验结果表明,在冗余度和精度两个指标上,基于QaR树的图像粒分解结果均优于已有方法,能够提供更为贴近图像数据和图像空间的图像局部区域。
一种QaR树的图像粒优化分解方法
【摘 要】
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首先提出图像粒的概念,然后将所提出的概念应用于QaR树进行图像分解,最后对基于QaR树分解的结果和其他算法进行评估和对比。实验结果表明,在冗余度和精度两个指标上,基于QaR树的图像粒分解结果均优于已有方法,能够提供更为贴近图像数据和图像空间的图像局部区域。
【机 构】
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华中科技大学电子与信息工程系光电国家实验室,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,中国科学院重庆绿色智能技术研究院
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2013年02期
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