基于交叉视觉皮质模型的图像分块无损编码算法

本文主要介绍了一种基于交叉视觉皮质模型（Intersecting Cortical Model, ICM）的图像编码算法。该算法首先充分利用ICM的图像分块特性，将输入图像分割成多个区域。IWM是人脑视觉系统中的一种概念，模拟了人眼如何处理和理解复杂视觉场景，通过模仿这一过程，图像被划分为具有相似特征的部分。 算法的关键步骤包括寻找图像中的拐点（corner points），这些拐点在视觉感知中扮演着关键角色，它们通常代表图像的重要结构边缘或变化点。通过现有的拐点检测技术，算法定位这些拐点，然后针对这些拐点影响的区域采用无损编码技术，确保这部分信息的精确性和完整性。这是因为无损编码能够保留图像细节，不会引入过多的失真。 对于不受拐点影响的其他区域，采用有损编码，如离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）编码，以实现更高的压缩比。DCT是一种常见的信号处理工具，特别适合于图像数据的压缩，因为它能有效地量化和减少冗余信息。 实验结果显示，这种结合了ICM、拐点检测和无损/有损编码策略的图像编码方法，在保持一定程度的压缩效果的同时，能够清晰地展示出图像的关键区域，尤其是拐点对视觉感知的影响。这对于需要在有限带宽或存储空间下传输或保存图像信息的应用场景来说，具有显著的优势，尤其是在需要突出图像关键结构的场合，如图像检索、增强现实或者机器视觉任务中。 本文提出的算法提供了一种有效的方法来平衡图像压缩和关键信息保留，从而提高图像处理和传输的效率和质量。它不仅体现了跨学科研究在计算机视觉领域的创新应用，也为后续的图像编码和处理技术的发展提供了新的思路和方向。