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Image Contour Clustering by Vector Quantization on Multiscale Gradient Planes and Its Application to Image Coding

机译:基于矢量量化的多尺度梯度平面图像轮廓聚类及其在图像编码中的应用

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摘要

We introduce an image contour clustering method based on a multiscale image representation and its appli- cation to image compression. Multiscale gradient planes are ob- tained from the mean squared sum of 2D wavelet transform of an image. The decay on the multiscale gradient planes across scales depends on the Lipshitz exponent. Since the Lipshitz exponent indicates the spatial differentiability of an image, the multiscale gradient planes represent smoothness or sharpness around edges on image contours. We apply vector quatization to the multiscale gradient planes at contours, and cluster the contours in terms of represntative vectors in VQ.
机译:我们介绍了一种基于多尺度图像表示的图像轮廓聚类方法及其在图像压缩中的应用。从图像的二维小波变换的均方和获得多尺度梯度平面。跨尺度的多尺度梯度平面上的衰减取决于Lipshitz指数。由于Lipshitz指数表示图像的空间可微性,因此多尺度渐变平面表示图像轮廓上边缘周围的平滑度或清晰度。我们将矢量量化应用于轮廓上的多尺度梯度平面,并根据VQ中的代表性矢量对轮廓进行聚类。

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