用于图像表示的各向异性网格自适应
计算机视觉与模式识别
2016-03-30 v4 数值分析
摘要
三角网格在图像表示中引起了极大兴趣，并已被广泛应用于图像处理。本文引入了一套用于图像表示的各向异性网格自适应 (AMA) 方法框架，并提出了一种基于 AMA 和贪心点移除 (GPR) 方案的 GPRAMA 方法。与许多其他通过对采样点进行三角剖分来形成网格的方法不同，AMA 方法直接从三角网格开始，然后根据用户定义的度量张量自适应网格以表示图像。AMA 方法具有清晰的数学框架，为图像表示和图像重建提供了灵活性。为实现 GPRAMA 方法，开发了一种网格修补技术，从而改进了流行的 GPRFS-ED 方法。GPRAMA 方法能以更低的计算成本实现比 GPRFS-ED 方法更好的质量。
引用
@article{arxiv.1402.4893,
title = {Anisotropic Mesh Adaptation for Image Representation},
author = {Xianping Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.4893},
year = {2016}
}
备注
25 pages, 15 figures