stringtranslate.com

Код цепочки

Цепной код — это метод сегментации изображений без потерь, основанный на сжатии для двоичных изображений , основанный на трассировке контуров изображения. Основной принцип цепного кодирования, как и других контурных кодирований, заключается в отдельном кодировании каждого связанного компонента , или «капли», в изображении.

Для каждой такой области выбирается точка на границе и передаются ее координаты. Затем кодер перемещается вдоль границы области и на каждом шаге передает символ, представляющий направление этого перемещения.

Это продолжается до тех пор, пока кодер не вернется в исходное положение, после чего пятно будет полностью описано, и кодирование продолжится со следующим пятном на изображении.

Этот метод кодирования особенно эффективен для изображений, состоящих из сравнительно небольшого числа крупных связанных компонентов.

Вариации

Некоторые популярные коды цепочек включают в себя:

В частности, FCCE, VCC, 3OT и DFCCE могут быть преобразованы из одного в другой [12]

Абстрактная ячейка координатно-ориентированного кода взлома

Связанный метод кодирования BLOB-объектов — это код взлома. [13] Существуют алгоритмы для преобразования между цепным кодом, кодом взлома и кодированием длин серий.

Новая тенденция цепных кодов включает использование биологического поведения. Это началось с работы Моуринга и др. [6] , которые разработали алгоритм, который использует феромон муравьев для отслеживания информации изображения. Муравей выпускает феромон, когда находит кусок пищи. Другие муравьи используют феромон для отслеживания пищи. В их алгоритме изображение переносится в виртуальную среду, которая состоит из пищи и путей в соответствии с распределением пикселей на исходном изображении. Затем муравьи распределяются, и их задача — перемещаться, выпуская феромон, когда они сталкиваются с продуктами питания. Это помогает другим муравьям идентифицировать информацию и, следовательно, кодировать ее.

В использовании

Недавно сочетание преобразования «переход вперед» и адаптивного кодирования длины серии обеспечило эффективное сжатие популярных цепных кодов. [14] Цепные коды также могут использоваться для получения высоких уровней сжатия для графических документов, превосходя такие стандарты, как DjVu и JBIG2 . [11] [10] [9] [8] [7] [6] [15]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Freeman, Herbert (июнь 1961 г.). «О кодировании произвольных геометрических конфигураций». Труды IRE по электронным компьютерам . EC-10 (2): 260–268. doi :10.1109/TEC.1961.5219197.
  2. ^ Лю, Юн Куй; Жалик, Борут (апрель 2005 г.). «Эффективный цепной код с кодированием Хаффмана». Pattern Recognition . 38 (4): 553–557. Bibcode :2005PatRe..38..553K. doi :10.1016/j.patcog.2004.08.017.
  3. ^ Брибиеска, Эрнесто (февраль 1999). «Новый цепной код». Pattern Recognition . 32 (2): 235–251. Bibcode : 1999PatRe..32..235B. doi : 10.1016/S0031-3203(98)00132-0.
  4. ^ Санчес-Крус, Эрмило; Родригес-Даньино, Рамон М. (сентябрь 2005 г.). «Сжатие двухуровневых изображений с помощью трехбитового цепного кода». Optical Engineering . 44 (9). 097004. Bibcode : 2005OptEn..44i7004S. doi : 10.1117/1.2052793.
  5. ^ Жалик, Борут; Монгус, Домен; Лю, Юн-Куй; Лукач, Нико (июль 2016 г.). «Беззнаковый цепной код Манхэттена». Журнал визуальной коммуникации и представления изображений . 38 : 186–194. doi :10.1016/j.jvcir.2016.03.001.
  6. ^ abc Mouring, Matthew; Dhou, Khaldoon; Hadzikadic, Mirsad (2018). "Новый алгоритм двухуровневого кодирования изображений и сжатия без потерь на основе виртуальных муравьиных колоний". Труды 3-й Международной конференции по сложности, будущим информационным системам и риску . COMPLEXIS 2018. Том 1. С. 72–78. doi : 10.5220/0006688400720078 . Получено 06.07.2022 .
  7. ^ ab Dhou, Khaldoon (январь 2020 г.). «Новый механизм кодирования цепи для сжатия, стимулируемый виртуальной средой экосистемы хищник–жертва». Future Generation Computer Systems . 102 : 650–669. doi : 10.1016/j.future.2019.08.021. S2CID  202783274.
  8. ^ ab Dhou, Khaldoon (2018). Новый подход к агентному моделированию для кодирования изображений и сжатия без потерь на основе модели хищничества волков и овец . ICCS 2018. Computational Science – ICCS 2018. LNCS . Vol. 10861. pp. 117–128. doi :10.1007/978-3-319-93701-4_9.
  9. ^ ab Dhou, Khaldoon; Cruzen, Christopher (май 2021 г.). «Высокоэффективный цепной код для сжатия с использованием агентного моделирования территорий у биологических бобров». Future Generation Computer Systems . 118 : 1–13. doi : 10.1016/j.future.2020.12.016. S2CID  232023010.
  10. ^ ab Dhou, Khaldoon; Cruzen, Christopher (декабрь 2019 г.). «Инновационная технология цепного кодирования для сжатия на основе концепции биологического воспроизводства: подход к моделированию на основе агентов». IEEE Internet of Things Journal . 6 (6): 9308–9315. doi : 10.1109/JIOT.2019.2912984. S2CID  150025529.
  11. ^ ab Dhou, Khaldoon (июнь 2019 г.). «Инновационная разработка гибридного алгоритма цепного кодирования для двухуровневого сжатия изображений с использованием подхода к моделированию на основе агентов». Applied Soft Computing . 79 : 94–110. doi : 10.1016/j.asoc.2019.03.024. S2CID  126831246.
  12. ^ Санчес-Крус, Эрмило; Лопес-Вальдес, Хирам Х. (январь 2014 г.). «Эквивалентность цепных кодов». Журнал электронной визуализации . 23 (1). 013031. Bibcode : 2014JEI....23a3031S. doi : 10.1117/1.JEI.23.1.013031. S2CID  41897871.
  13. ^ Розенфельд, Азриэль; Как, Авинаш К. (1982). "Глава 11 - Представление". Цифровая обработка изображений . Том 2 (2-е изд.). Academic Press . стр. 220. Bibcode : 1982dpp..book.....R. doi : 10.1016/B978-0-12-597302-1.50010-4. ISBN 0-12-597302-0. ISBN  0-12-597301-2 , 0-12-597302-0
  14. ^ Žalik, Borut; Lukač, Niko (январь 2014). «Сжатие цепного кода без потерь с использованием преобразования «переход вперед» и адаптивного кодирования длин серий». Обработка сигналов: передача изображений . 29 (1): 96–106. doi :10.1016/j.image.2013.09.002.
  15. ^ Родригес-Диас, Марио А.; Санчес-Крус, Эрмило (июль 2014 г.). «Усовершенствованная фиксированная двухпроходная двоичная классификация объектов для сжатия изображений документов». Цифровая обработка сигналов . 30 : 114–130. Bibcode :2014DSP....30..114R. doi :10.1016/j.dsp.2014.03.007.