基于广义 Ricci 曲率及深度信息的图像采样方法

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.