基于广义Ricci曲率及深度信息的图像采样方法

摘要：

随着采样技术的提高、数据量的剧增,给数据的存储及传输造成了一定困难,因此对数据进行重采样,以压缩数据量是解决该问题的一个有效手段.针对灰度图像采样问题,利用密度流形的广义Ricci曲率提出一种采样点之间相关性的衡量方法.首先,将图像看做是对二维流形的着色,通过处理目标物的深度或构造其深度,保留需要着重采样区域的深度信息;其次,结合深度与灰度信息计算密度流形的Ricci曲率;最后,根据相关性原则筛选采样点并重建图像.此外,针对采样过程提出了全局采样及加速的局部采样2种方式,用于权衡速度与精度.采用大量的标准测试图进行实验结果表明,该方法可以有效地应用于灰度图像的压缩;与已有方法相比,该方法在灰度变化剧烈、复杂的边缘采样点分布更为密集,同时对灰度变化平缓的区域采样点也相对更少.

关键词：密度流形、广义Ricci曲率、重采样、图像恢复

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61876030, 61572096, 51579035, 61632006, 61572105, 61432003

在线出版日期：2019-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：971-978