研究目的
提出一种新颖的图像自适应三角剖分（IATP）方法，该方法考虑像素灰度分布以消除相邻三角形之间的公共边，从而减少图像处理应用中的失真现象。
研究成果
IATP算法有效降低了图像处理中的失真和冗余编码，在性能上优于现有的非均匀划分方法。该算法已成功应用于图像隐写术和信息加密，验证了其可行性和鲁棒性。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化领域可能包括大图像的计算复杂度和内存使用。
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一种数字图像的自适应三角剖分算法
DOI：10.1109/TMM.2018.2881069
期刊：IEEE Transactions on Multimedia
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
分区方法对图像处理及其应用（如数据加密、图像去噪和三维重建）至关重要。本文提出一种名为图像自适应三角划分（IATP）的新方法，通过考虑图像灰度分布特征实现分区。该方法基于像素灰度分布特性，可消除相邻三角形间的公共边并有效减少畸变现象。将像素灰度值与位置作为拟合数据，采用最小二乘法进行拟合：若计算误差超过预设精度控制值，则通过自相似划分法将当前区域分割为四个独立三角子域；否则终止操作。通过递归方式获取完整图像三角网格，并以四元组形式记录必要网格信息作为最终结果。实验表明，本方法性能优于现有先进非均匀划分技术，解决了冗余编码问题并降低图像质量损失。此外，图像隐写术与信息加密两项应用验证了该算法的可行性和鲁棒性。
作者：
Xixi Yuan，Zhanchuan Cai
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