基于小波分析的四叉树算法的遥感图像压缩
二叉树遍历方法技巧
二叉树遍历方法 1.中序遍历的投影法 如果给定一棵二叉树的图形形态，是否能根据此图快速地得出其中序遍历的序列？回答是肯定的。具体做法是：首先按照二叉树的标准绘制二叉树形态，即将所有左子树都严格绘于根结点的左边；将所有右子树都严格绘于根结点的右边。然后假设现在有一个光源从该二叉树的顶部投射下来，那么所有结点在地平线上一定会有相应的投影，从左至右顺序读出投影结点的数据即为该二叉树的中序遍历序列。如图11.10所示。 图示的中序遍历序列： D J G B H E A F I C 2.先序遍历的填空法 如果给定一棵二叉树的图形形态，可在图形基础上，采用填空法迅速写出该二叉树的先序遍历序列。具体做法是：我们知道，对于每个结点都由三个要素组成，即根结点，左子树、右子树；又已知先序遍历顺序是先访问根结点、然后访问左子树、访问右子树。那么，我们按层分别展开，逐层填空即可得到该二叉树的先序遍历序列。 图11.10 中序遍历投影法示意图 如图11.10 中的二叉树采用填空法的步骤如下： (1)根结点左子树右子树 A( )( ) (2)A （根结点（左子树）（右子树））（根结点（左子树）（右子树）） A B C (3)A(B(根结点（左）（右）)(根结点（左）（右）))（C(……)(……)） A B D 无 G E H 无 C F 无 (4)A B D G J E H C F I 此即为该二叉树的先序遍历序列。 注：后序遍历的序列亦可以此方法类推，请读者自己尝试。
3.利用遍历序列构造二叉树 如果已知一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列，则可以用这两个遍历序列构造一棵唯一的二叉树形态。我们知道任意一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列是唯一的，那么首先从给定的先序遍历序列入手，该先序序列的第一个元素一定是该二叉树的根；再分析这个根结点在中序遍历序列中的位置，中序遍历序列中根结点的左边即为左子树的全部元素，而根结点的右边即为右子树的全部元素；然后据此再将先序遍历序列除根结点以外的其余部分分为左、右子树两部分，并在这两部分中分别找出左、右子树的根结点。依此类推，即可得到完整的二叉树。例11.1 已知一棵二叉树的先序遍历和中序遍历序列分别为： 先序： A B C I D E F H G 中序： C I B E D A H F G 请构造这棵二叉树。 按前述分析，这棵二叉树的构造过程如图11.11所示 图11.11 二叉树的构造过程 树、森林与二叉树的转换(flash演示) 如前所述，树（或森林）的存储结构及其操作算法的实现，由于其“度”的不确定性而导致其存储结构不是较为复杂就是浪费空间，因而，定义在其存储结构上的算法也相应地较难兼顾全面。如果我们设定一定的规则，用二叉树来表示树和森林的话，就可以方便地解决树、森林的存储结构及其相关算法问题。 1.树、森林转换为二叉树 我们知道，一棵树中每个结点的孩子是无序的，而二叉树中各结点的孩子必须有左右之分。在此，为避免概念混淆，首先约定树中每个结点的孩子按从左至右的顺序升序编号，即将树中同一层上的兄弟分出大小。那么将一棵树转换成二叉树的方法是： （1）在树中同层兄弟间加一连线； （2）对树中每个结点仅保留其与长兄（左边第一个孩子）的连线，擦去其与其它孩子的连线； （3）以树（或子树）的根作为轴心，将所有的水平连线顺时针旋转45度，即可得到与该树完全等价的一棵二叉树。
遥感影像的分类处理
摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程
二叉树遍历所有代码
#include
二叉树遍历C语言(递归,非递归)六种算法
数据结构（双语） ——项目文档报告用两种方式实现表达式自动计算 专业： 班级： 指导教师： 姓名： 学号：
目录 一、设计思想 (01) 二、算法流程图 (02) 三、源代码 (04) 四、运行结果 (11) 五、遇到的问题及解决 (11) 六、心得体会 (12)
一、设计思想 二叉树的遍历分为三种方式，分别是先序遍历，中序遍历和后序遍历。先序遍历实现的顺序是：根左右，中序遍历实现的是：左根右，后续遍历实现的是：左右根。根据不同的算法分，又分为递归遍历和非递归遍历。 递归算法： 1．先序遍历：先序遍历就是首先判断根结点是否为空，为空则停止遍历，不为空则将左子作为新的根结点重新进行上述判断，左子遍历结束后，再将右子作为根结点判断，直至结束。到达每一个结点时，打印该结点数据，即得先序遍历结果。 2.中序遍历：中序遍历是首先判断该结点是否为空，为空则结束，不为空则将左子作为根结点再进行判断，打印左子，然后打印二叉树的根结点，最后再将右子作为参数进行判断，打印右子，直至结束。 3.后续遍历：指针到达一个结点时，判断该结点是否为空，为空则停止遍历，不为空则将左子作为新的结点参数进行判断，打印左子。左子判断完成后，将右子作为结点参数传入判断，打印右子。左右子判断完成后打印根结点。 非递归算法： 1.先序遍历：首先建立一个栈，当指针到达根结点时，打印根结点，判断根结点是否有左子和右子。有左子和右子的话就打印左子同时将右子入栈，将左子作为新的根结点进行判断，方法同上。若当前结点没有左子，则直接将右子打印，同时将右子作为新的根结点判断。若当前结点没有右子，则打印左子，同时将左子作为新的根结点判断。若当前结点既没有左子也没有右子，则当前结点为叶子结点，此时将从栈中出栈一个元素，作为当前的根结点，打印结点元素，同时将当前结点同样按上述方法判断，依次进行。直至当前结点的左右子都为空，且栈为空时，遍历结束。 2.中序遍历：首先建立一个栈，定义一个常量flag（flag为0或者1），用flag记录结点的左子是否去过，没有去过为0，去过为1，默认为0.首先将指针指向根结点，将根结点入栈，然后将指针指向左子，左子作为新的结点，将新结点入栈，然后再将指针指向当前结点的左子，直至左子为空，则指针返回，flag置1，出栈一个元素，作为当前结点，打印该结点，然后判断flag，flag为1则将指针指向当前结点右子，将右子作为新的结点，结点入栈，再次进行上面的判断，直至当前结点右子也为空，则再出栈一个元素作为当前结点，一直到结束，使得当前结点右子为空，且栈空，遍历结束。 3.后续遍历：首先建立两个栈，然后定义两个常量。第一个为status，取值为0，1，2.0代表左右子都没有去过，1代表去过左子，2，代表左右子都去过，默认为0。第二个常量为flag，取值为0或者1，0代表进左栈，1代表进右栈。初始时指针指向根结点，判断根结点是否有左子，有左子则，将根结点入左栈，status置0，flag置0，若没有左子则判断结点有没有右子，有右子就把结点入右栈，status置0，flag置1，若左右子都没有，则打印该结点，并将指针指向空，此时判断flag，若flag为0，则从左栈出栈一个元素作为当前结点，重新判断；若flag为1则从右栈出栈一个元素作为当前结点，重新判断左右子是否去过，若status 为1，则判断该结点有没有右子，若有右子，则将该结点入右栈，status置1，flag置1，若没有右子，则打印当前结点，并将指针置空，然后再次判断flag。若当前结点status为2，且栈为空，则遍历结束。若指针指向了左子，则将左子作为当前结点，判断其左右子情况，按上述方法处理，直至遍历结束。
四叉树结构在复杂多目标图像分割中的应用
第25卷第4期 2003年12月南昌大学学报(工科版)Journal of Nanchang University (Engineering &Technology )Vol.25No.4Dec.2003收稿日期:2003-06-04 作者简介:余劲松,男,1974年生,硕士研究生1 文章编号:1006-0456(2003)04-0080-03 四叉树结构在复杂多目标图像分割中的应用 余劲松,吴建华 (南昌大学信息工程学院,江西南昌330029) 摘要:针对有噪声的复杂多目标图像,引入四叉树的数据结构,区域生长条件运用象素周围k ×k 邻域的特性 进行判决.由于是两个邻域比较特性,需要用到统计学中的假设检验等方法,采用最优阈值作为区域增长的相似性检测准则.达到了以下目的:第一,通过剪切过程减少了许多计算冗余,分割速度明显快于传统的区域增长;第二,由于考虑了邻域性质,抗噪声能力和工作鲁棒性也有所增强.实验表明,把四叉树结构引入复杂多目标图像分割能取得较好的效果. 关键词:图像分割;分裂与合并算法;四叉树 中图法分类号:TN911173 文献标识码:A 1 引言 图像分割技术是图像处理中的重要内容,在实际中得到大量的应用.对于比较简单的灰度图像,用阈值化的方法就能取得良好的效果,对于有噪声的复杂多目标图像,实现分割的方法要复杂很多,常用的是区域增长技术,传统的区域增长算法实现比较麻烦,而且过多的分开、合并过程影响计算速度.本文提出的方法是针对复杂多目标图像引入四叉树的数据结构,先找出不属于任何区域的象素作为父节点,并利用这些父节点作为四叉树的根节点进行区域增长,象素分裂或合并条件运用该象素k ×k 邻域的特性进行判决,相邻象素的相似与否,主要依赖于它们各自邻域在某个具体含义上是否相似,相对于现有基于四叉树分割方法也提高抗噪声能力和工作鲁棒性.现有基于四叉树分割方法大部分仅考虑了从一个象素到另一个象素(或区域)的特性是否相似,因此对于有噪声的或复杂的图像,使用这种方法会引起不希望的区域出现.如果区域间边缘的灰度变化很平缓或对比度弱的两个区域相交,采用这种方法,区域1和区域2就会合并起来(图1).图1 对于有噪声的或复杂图像的边缘 2 区域生长准则及四叉树结构 211 区域生长准则 区域生长的步骤如下: 1)对图像进行逐行扫描,寻找出能成为新区 域出发点的象素;2)以该象素作为父节点; 3)将该象素k ×k 邻域的灰度值与其相邻子节点象素的k ×k 邻域灰度值进行比较,如果差值的绝对值小于某个设定的最优阈值,就把该节点对应象素和其父节点合并为同一区域; 4)对于那些新合并的象素,重复3)的操作; 5)反复进行3)、4)的操作,直至区域不能再增长为止; 6)返回到步骤1),继续扫描直到不能发现没有归属的象素,则结束整个生长过程. 212 四叉树结构 如果把树的根对应于整个图像,树叶对应于各单位象素,所有其他的节点往下都有四个子节点,那么这样的树称为四叉树.采用四叉树是为了解决分裂与合并算法中图像的遍历问题,四叉树生长和剪切过程如图2所示,当图像是一个正方形的矩阵,其维数是2n 时,最宜采用这种技术.
二叉树遍历课程设计】汇编
数据结构程序设计报告 学院： 班级： 学号： 姓名：
实验名称：二叉树的建立与遍历 一、实验目的： 1.掌握二叉树的二叉链表存储结构； 2.掌握二叉树创建方法； 3.掌握二叉树的先序、中序、后序的递归实现方法。 二、实验内容和要求： 创建二叉树，分别对该二叉树进行先序、中序、后序遍历，并输出遍历结果。 三、叉树的建立与遍历代码如下： #include
int front=0,rear=-1,counter=0;//初始队列中需要的变量front、rear和计数器counter char ch; printf("建立二叉树，请输入结点:（#表示虚节点,!表示结束)\n"); ch=getchar(); while(ch!='!') { if(ch!='#') { p=(TNODE *)malloc(sizeof(TNODE)); p->data=ch; p->lchild=NULL; p->rchild=NULL; rear++; queue[rear]=p;//把非#的元素入队 if(rear==0)//如果是第一个元素，则作为根节点 { root=p; counter++; } else { if(counter%2==1)//奇数时与其双亲的左子树连接 { queue[front]->lchild=p; } if(counter%2==0)//偶数时与其双亲的右子树连接 { queue[front]->rchild=p;
四叉树算法
前序 四叉树或四元树也被称为Q树（Q-Tree）。四叉树广泛应用于图像处理、空间数据索引、2D中的快速碰撞检测、存储稀疏数据等，而八叉树（Octree）主要应用于3D图形处理。对游戏编程，这会很有用。本文着重于对四叉树与八叉树的原理与结构的介绍，帮助您在脑海中建立四叉树与八叉树的基本思想。本文并不对这两种数据结构同时进行详解，而只对四叉树进行详解，因为八叉树的建立可由四叉树的建立推得。 四叉树与八叉树的结构与原理 四叉树（Q-Tree）是一种树形数据结构。四叉树的定义是：它的每个节点下至多可以有四个子节点，通常把一部分二维空间细分为四个象限或区域并把该区域里的相关信息存入到四叉树节点中。这个区域可以是正方形、矩形或是任意形状。以下为四叉树的二维空间结构(左)和存储结构(右)示意图（注意节点颜色与网格边框颜色）： 四叉树的每一个节点代表一个矩形区域（如上图黑色的根节点代表最外围黑色边框的矩形区域），每一个矩形区域又可划分为四个小矩形区域，这四个小矩形区域作为四个子节点所代表的矩形区域。 较之四叉树，八叉树将场景从二维空间延伸到了三维空间。八叉树（Octree）的定义是：若不为空树的话，树中任一节点的子节点恰好只会有八个，或零个，也就是子节点不会有0与8以外的数目。那么，这要用来做什么？想象一个立方体，我们最少可以切成多少个相同等分的小立方体？答案就是8个。如下八叉树的结构示意图所示：
四叉树存储结构的c语言描述：[cpp]view plaincopy 1./* 一个矩形区域的象限划分：: 2. 3. UL(1) | UR(0) 4. ----------|----------- 5. LL(2) | LR(3) 6.以下对该象限类型的枚举 7.*/ 8.typedef enum 9.{ 10. UR = 0, 11. UL = 1, 12. LL = 2, 13. LR = 3 14.}QuadrantEnum; 15. 16./* 矩形结构 */ 17.typedef struct quadrect_t 18.{ 19.double left, 20. top, 21. right, 22. bottom; 23.}quadrect_t;
基于小波变换的图像压缩技术
ＩＳＳＮ１００９－３０４４ ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术Ｖ０１．６，Ｎｏ．３Ｊａｎｕａｒｙ２０１０，ＰＰ．６９８—７００ Ｅ—ｍａｉｌ：ｅｄｕｆ＠ＣＣＣＣ．ｎｅｔ．ｅｉｉ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｃｎＴｅｈ＋８６—５５ｌ一５６９０９６３５６９０９６４ 基于小波变换的图像压缩技术 闫凡勇，张颖，张有志，白红成 （上海海事大学信息工程学院，上海２００１３５） 摘要：小渡分析在图像处理中有很重要的应用，包括图像压缩，图像去噪等。二维小波分析用于图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。该论文主要分析了ＥＺＷ算法思想，并通过Ｍａｄａｂ仿真说明小波变换理论在图像处理中所发挥的重要作用。 关键词：小波变换；图像压缩；ＥＺＷ 中图分类号：ＴＰｌ８文献标识码：Ａ 文章编号：１００９－３０４４（２０１０）０３－６９８埘 ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＩｍａｇｅＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ ＹＡＮＦａｎ—ｙｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＹｉｎｇ．ＺＨＡＮＧＹｏｕ—ｚｈｉ．ＢＡＩＨｏｎｇ—ｃｈｅｎｇ （ＳｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎ－．１Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｌｌａｒｌ西１ａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｓｈａｎｇｈａｉ２００１３５，ｃｈｉｒ扭） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｈａｓｓｏｍｅｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｍａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，ｉｍａｇｅｄｅ—ｎｏｉｓｍｇａｎｄＳＯｏｎ．Ｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒ ｔＶｌ，Ｏ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｎ札ｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓａｋｅｙａｓｐｅｃｔｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｉｔｓａｐｐｈｃａｄｏｎｓ．ＴｈｅｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆＥＺＷａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｓｔｈｅｂｅｔｔｅｒｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｎｕｓｍｇｗａｖｅｌｅｔｄｉｅｏｒｙｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＭａｔｌａｂｓｉｍｕｌａｔｉｏｍ。 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ；ＥＺＷ 随着科技的飞速发展．图像编解码技术也正朝着高编码效率和低复杂度的方向不断改善和优化。我们知道图像经过抽样、量化、编码后会含有丰富的数据，但是由于存储空间、传输速率等因素的限制，使得我们在对图像进行存储和传输之前旨先要对图像进行压缩。在保证可恢复原始图像的前提下，尽量减少或消除图像中的冗余，达到存储卒间和传输速率的最佳化，在需要时，再对压缩图像进行解码和复原。快速傅立叶变换、离散余弦变换用于图像压缩时会显现出明显的局限性，通过利用这些技术我们只能得到整个信号的整体频域信息，而不能获得任何时间或空间段上的频域特性。一幅图像在编码之前首先要进行特征提取，比如提取图像纹理、边缘等，这是因为它们都是高度局部性的，显然这两种技术用于图像压缩时效果不理想。被称为“数学显微镜”的小波变换具有明显的时域、频域的局部性，小波分析的出现刚好解决了这一难题，其性能和算法的复杂度上都明显优予以上两种技术。在处理低频数据时．通过降低时域分辨率来提高频域分辨率；在处理高频数据时，可以在较高的时域分辨率下处理数据的局部性特征，从而降低频域分辨率。 １小波分析的基本理论 １．１小波图像压缩编码基本原理 小波图像压缩编码原理是基于ＭａＨａｔ塔式算法的基础１－．提出的。Ｍａｌｔａｔ塔式算法的思想是：在选取好小波基的基础七将一幅图像经过小波变换分解为一许多不同尺度、方向、空间域上局部变化的子带图像。按照这种算法思想把一幅图像经过一次小波变换后分解为４个子图像：ＬＬ代表原始图像的特征分量，它包含原始图像的基本内容；ＬＨ、ＨＬ和ＨＨ分别表示垂直向下、水平向右和斜对角线的高频特征分量。它们分别包含了图像数据垂直方向、水平方向与斜对角线方向的边缘、纹理和轮廓等。这里需要说明的是ＬＬ子带包含了图像的大部分数据。随后的小波变换都是在上一级变换产生的低频子带（ＬＬ）的基础上再进行小波变换。 １．２小波变换在图像压缩中的步骤 小波变换实现图像压缩的一般步骤：首先选择一组合适的正交小波基函数，目的是保证多级小波分解时有正交特性，从而有利于图像压缩编码。其次对所要处理的图像进行多级小波分解，把原始图像分解为低频分最和水平向下、垂直向右以及斜对角线的高频分量。第三，根据所得到的不同频率分量分别实施不同的量化和编码操作。通过利用小波变换算法思想就可以把原始图像数据分解为不同频率分量的子带数据，然后分别对不同频率分量的数据实施不同的编码算法，就达到了对原始图像的压缩目的。 ２小波图像压缩算法 目前３个比较经典的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（ＥＺ聊，分层小波树集合分割算法（ＳＰＩＨＴ）和优化截断点的嵌入块编码算法（ＥＢＣＯＴ）。该论文主要研究了ＥＺＷ编码算法。‘。 ＥＺＷ编码算法【１】 Ｌｅｗｉｓ和Ｎｏｗｌｅｓ等首先提出了零树结构［２１．并且第一个实现了零树编码思想，但是Ｌｅｗｉｓ等人提出的算法并不完美。１９９３年，Ｓｈａｐｉｒｏ将这种数据结构与比特平面编码技术结合起来，提出了嵌入式零树小波（ＥＺＷ：ＥｍｂｅｄｅｄｄＺｅｒｏ—ｔｒｅｅＷａｖｅｌｅｔ）编码算法１３】。ＥＺＷ算法中采用的零树结构充分利用了不同尺度问小波系数的相似特性，有效地剔除了对高频小波系数的编码，极大的提高了小波系 收稿日期：２００９—１０—２４ 作者简介：闫凡勇（１９８４－），男，硕士，研究方向为交通通信系统。 ６９８??人工■＿Ｉ及识别技术????－本栏目责任编辑：唐一东
基于二叉树遍历系统设计与实现
长春建筑学院《数据结构》课程设计（论文） 基于二叉树遍历系统设计与实现Binary tree traversal System Design and Implementation 年级: 学号: 姓名: 专业: 指导老师: 二零一三年十二月
摘要 针对现实世界中许多关系复杂的数据，如人类社会的家谱，各种社会组织机构,博弈交通等复杂事物或过程以及客观世界中广泛存在的具有分支关系或层次特性的对象．如操作系统的文件构成、人工智能和算法分析的模型表示以及数据库系统的信息组织形式等，用线性结构难以把其中的逻辑关系表达出来，必须借助于数和图这样的非线性结构，因此在以模拟客观世界问题，解决客观世界问题为主要任务的计算机领域中树型结构是信息的一种重要组织形式，树有着广泛应用。在树型结构的应用中又以二叉树最为常用。 二叉树是一种非常重要的非线性结构，所描述的数据有明显的层次关系，其中的每个元素只有一个前驱，二叉树是最为常用的数据结构，它的实际应用非常广泛，二叉树的遍历方式有三种，前序遍历，中序遍历，后序遍历，先序遍历的顺序为：NLR 先根结点，然后左子树，右子树；中序遍历顺序为；LNR先左子树，然后根结点，右子树；后序遍历顺序为：LRN先左子树，然后右子树，根结点。由前序和中序遍历，有中序和后序遍历序列可以唯一确定一棵二叉树。 对于给几个数据的排序或在已知的几个数据中进行查找，二叉树均能提供一种十分有效的方法，比如在查找问题上，任何借助于比较法查找长度为Ⅳ的一个序表的算法，都可以表示成一株二叉树。反之，任何二叉树都对应一个查找有序表的有效方法根据树的数学理论，对于算法分析的某些最有启发性的应用，是与给出用于计算各种类型中不同树的数目的公式有关的。 本文对二叉树以及二叉树的各种功能做介绍以及写出一些基本的程序，让读者对二叉树的理解有更好的效果。 关键词：二叉树；左子树；右子树
基于小波的图像压缩比较
图像压缩小波变换算法的比较分析 摘要 本文的基本目标是通过不同的参数，分析小波变换的图像压缩算法的基本理论。所有的算法都是基于静止图像，所涉及到的算法比较分析是小波差缩小波（WDR），空间方向树小波（STW），嵌入式零树小波（EZW）和修改后的分区分层树（SPIHT）。这些算法是更有效的，并提供一个更好的功能，在图像压缩过程中，小波变换处理大量数据量同时，具有很好的去噪性，同时也表现出了很好的压缩性。这些技术在许多图像处理应用中使用。这些技术是通过使用性能参数的峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE）来比较。 关键词：小波变换；WDR、STW、EZW、SPIHT图像压缩的改进 1．引言 在数字图像处理中，图像的质量的好坏没有一个确定的评判标准。图像质量的好坏决定于外部情况的变化，应该根据情况或应用它正在使用的标准。例如，图像压缩，增强，重构，去噪，用这些方法处理数字图像中的图像质量的变化的检测。但是，本文主要关注的是图像质量，图像压缩的定义：测量原始图像与还原图像的压缩比。 （1）由于原图像上信息由固定位置点来表示，在压缩过程中出现错误。 （2）视觉上的突出错误取决于他们在原始图像中的位置，例如，在图像边缘上的突出错误，或在表面的描述错误会影响识背景的直观感受。 （3）压缩后的图像应该是对原始图像的精确还原，并将原来的“高水平”信息转化为原始图像。效果明显的图像压缩，必须删除所有的图像中不必要的冗余编码和像素间冗余，明确的显示出压缩编码的作用。 数字图像处理定义为：分解和重构图像。在世界图像技术的发展中，图像压缩已经开发出有效率方式来压缩图像。图像压缩在互联网上的一般优点，网页上传和下载时间的减少和降低存储空间中的带宽。图像压缩的问题在于降低了表示一个数字图像所需要的数据。一个好的压缩编码方案都是由许多具体的小波变换压缩方法共同作用，离散余弦变换、预测编码、矢量量化等。小波变换是一种灵活的编码技术，用于时域和频域，用它来分割的图像的信息的近似和细节的子信号。
高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述
高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 刘建华毛政元 （福州大学,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建省空间信息工程研究中心，福州350002） 摘要:遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术,对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要，在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析，比较了各种分割方法的应用范围、优缺点及目前存在的改进措施。建立了面向对象的遥感影像分割方法的分类体系，最后指出了面向对象的遥感影像分割方法目前所存在的问题及应用前景。 关键词:高空间分辨率遥感影像影像分割方法应用策略进展 A Survey on High Spatial Resolution Remotely Sensed Imagery Segmentation Techniques and Application Strategy Liu Jian hua Mao zheng yuan (Fuzhou University, Spatial Information Research center, Fuzhou, 350002) Abstract: Remotely sensed imagery segmentation is a process of dividing an image into different regions such that each region is, but the union of any two adjacent regions is not, homogeneous. It is one of key techniques in the object-oriented remotely sensed imagery data mining and its application, also quite essential in remote sensing image processing engineering. In this paper, we have a rough survey on different methods of high spatial resolution remotely sensed imagery segmentation, categorizing them into four groups according to the gray or color information they are exploiting. The disadvantage of current methods and the proper progress which can be attained in the near future are pointed out at the end of this essay. Keywords: High Spatial Resolution Imagery, Segmentation methods, application strategy, advances and prospects 1 引言 高空间分辨率遥感影像(如GeoEye、WorldView、QuickBird、IKONOS等，本文简称高分影像)在诸多领域（地形图更新、地籍调查、城市规划、交通及道路设施、环境评价、精细农业、林业测量、军事目标识别和灾害评估等）得以广泛应用[1]。目前，影像信息提取自动化程度低是高分影像应用潜力得不到充分发挥的主要限制因素，是理论和应用研究中必须突破的瓶颈。 遥感影像分割是面向对象的遥感影像分析方法[2]的基础和关键，在遥感影像工程中处于影像处理与影像理解的中间环节，是面向对象的影像分析理论研究的突破口。按照一般的影像分割定义[3],分割出的影像对象区域需同时满足相似性和不连续性两个基本特性；其中相似性指该影像对象内的所有像元点都满足基于灰度、色彩、纹理等特征的某种相似性准则，不连续性是指影像对象的特征在区域边界处的不连续性。迄今为止,将计算机视觉领域的图像分割算法应用于图像分割过程中,已开展了较多的研究[4-7],并提出了大量的算法；但针对遥感影像尤其是高分影像的分割方法较少[8],仍不成熟。这是由于与其它类型图像的分割相比，高分影像分割难度更大,也更具挑战性。具体体现在高分影像其空间分辨率高、纹理信息丰富而光 基金项目: 国家重点基础研究发展计划项目（973）子课题“高空间分辨率遥感影像自适应数据挖掘方法研[2006CB708306]”，国家自然科学基金项目“基于场模型的自适应空间聚类方法研究[40871206]”。 作者简介: 刘建华，男，博士研究生,曾从事GIS与RS教学工作。目前主要研究方向为空间数据挖掘、遥感图像处理以及GIS与RS集成等。E-mail：sirc.liujh@https://www.wendangku.net/doc/129855217.html,。
树,二叉树,森林间的转换方法
树，二叉树，森林间的转换方法 <1>将树转换为二叉树 树中每个结点最多只有一个最左边的孩子(长子)和一个右邻的兄弟。按照这种关系很自然地就能将树转换成相应的二叉树。 将一般树转化为二叉树的思路，主要根据树的孩子-兄弟存储方式而来，步骤是： ①加线：在各兄弟结点之间用虚线相连。可理解为每个结点的兄弟指针指向它的一个兄弟。 ②抹线：对每个结点仅保留它与其最左一个孩子的连线，抹去该结点与其他孩子之间的连线。可理解为每个结点仅有一个孩子指针，让它指向自己的长子。 ③旋转：把虚线改为实线从水平方向向下旋转45℃，成右斜下方向。原树中实线成左斜下方向。这样就树的形状成呈现出一棵二叉树。 如下图： <2>二叉树转换为一般树 此时的二叉树必须是由某一树（一般树）转换而来的没有右子树的二叉树。并非随便一棵二叉树都能还原成一般树。其还原过程也分为三步： ①加线：若某结点i是双亲结点的左孩子，则将该结点i的右孩子以及当且仅当连续地沿着右孩子的右链不断搜索到所有右孩子，都分别与结点i的双亲结点用虚线连接。 ②抹线：把原二叉树中所有双亲结点与其右孩子的连线抹去。这里的右孩子实质上是原一般树中结点的兄弟，抹去的连线是兄弟间的关系。 ③进行整理：把虚线改为实线，把结点按层次排列。如图：
<3>二叉树转换为森林 将一棵二叉树转化成森林，可按如下步骤进行： ①抹线：将二叉树根结点与其右孩子之间的连线，以及沿着此右孩子的右链连续不继搜索到的右孩子间的连线抹掉。这样就得到了若干棵根结点没有右子树的二叉树。 ②将得到的这些二叉树用前述方法分别转化成一般树。 <4>森林转换为二叉树 森林是树的有限集合，如图3-55a所示。由上节可知，一棵树可以转换为二叉树（没有右子树），一个森林就可以转换为二叉树（没有右子树）的森林。将森林转换为二叉树的一般步骤为： ①将森林中每棵子树转换成相应的二叉树。形成有若干二叉树的森林，如图3-55b所示。 ②按森林图形中树的先后次序，依次将后边一棵二叉树作为前边一棵二叉树根结点的右子树，这样整个森林就生成了一棵二叉树，实际上第一棵树的根结点便是生成后的二叉树的根结点。下图将一个森林转化为一棵二叉树的示例：
树和叉树(数据结构)
第六章树和二叉树 6.1树（tree）的概念 在日常生活中，可以见到很多情形可以归结为树结构。如：家族谱系、行政管理机构、DOS和Windows 磁盘文件管理系统等。 我们讨论的树和自然界的树在生长方向上正好相反，它是倒长的树，即根朝上，枝干和叶子朝下。 例1：某家族谱系的一部分 例2：国家行政管理机构的一部分
例3：DOS和Windows磁盘文件的一部分C:\ TC20 VC6.0 数据结构课件 数据结构讲稿 第一章 第二章 …… MyTc程序 Tc1 Tc2 …… MyVc程序
Vc1 Vc2 …… 树是一种层次结构，属于非线性结构。我们学过的线性表可以灵活组织数据，但它受到线性结构的限制，表达层次结构不太方便。 6.1.1树的定义 ·树T是n（n≥0）个结点的有限集合。它满足： (1)仅有一个特定的结点，称为根（root）结点; (2)其余结点分为m(m≥0)个互不相交的非空有限集合 T,1,T2,……,T m,其中每个集合自身又是一棵树，称为根的子树（subtree）。 ·为了表述方便，把没有结点的树称为空树。 ·树的定义具有递归性：即一棵树是由根及若干棵子树构成的，而子树又是由根及若干棵子树构成的，……。 表达树的方法通常有4种：树形、凹入、集合和广义表 (1) 树形表示法
A B C D E F G H (2)凹入表示法 A B C E F D G H (3)集合嵌套表示法 A ○E C○F○G D○H B
(4)广义表表示法T(A(B,C(E,F),D(G,H))) 6.1.3 树的基本术语 为了对树的形态表述清楚和形象，通常引用树和人的特征及术语来描述。 （1）结点和树的度（degree） 结点所拥有的子树的个数称为该结点的度，而树中各结点的度的最大值称为该树的度。 A B C D E F G H 如： ·结点B、E、F、G和H的度数是0 ·结点C和D的度数都是2 ·结点A的度数是3；显然3也是树的度数 （2）叶子（leaf）结点和分支结点 度为0的结点称为叶子结点（终端结点）；度不为0的结点称为分支结点 （非终端结点）。 一棵树除了叶子结点就是分支节点。
一种改进的高分辨率遥感影像分割方法
第35卷第3期 地球科学———中国地质大学学报 Vol.35 No.32010年5月 Earth Science —Journal of China University of G eosciences May 2010 doi :10.3799/dqkx.2010.050 基金项目:教育部新世纪优秀人才计划资助项目(No.NCET 20720772);国家重点“863”项目(No.2007AA120503). 作者简介:高伟(1980-),男,博士生,主要从事遥感数据处理与信息提取的科研和教学工作.E 2mail :cuggaowei @hot https://www.wendangku.net/doc/129855217.html, 一种改进的高分辨率遥感影像分割方法 高 伟1,2,刘修国1,2,彭 攀1,2,陈启浩1,2 1.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074 2.地理信息系统软件及其应用教育部工程中心,湖北武汉430074 摘要:分形网络演化算法是面向对象的遥感影像分类中比较成熟的一种构建对象的算法,但在分割效率上有待进一步提高, 而四叉树分割是一种高效的图像分割方法.提出了一种基于四叉树预分割的分形网络演化构建对象的方法.实验证明,该方法基本不影响影像分割的效果,而且提高了形成初始对象的效率,较大程度上提高了整体的分割效率.关键词:影像分割;分形网络演化;高空间分辨率;四叉树;地理信息系统.中图分类号:TP311 文章编号:1000-2383(2010)03-0421-05 收稿日期:2010-01-15 An Improved Method of High 2R esolution R emote Sense Image Segmentation GAO Wei 1,2,L IU Xiu 2guo 1,2,PEN G Pan 1,2,CH EN Qi 2hao 1,2 1.Facult y of I nf ormation Engineering ,China Uni versit y of Geosciences ,W uhan 430074,China 2.Engineering Research Center f or GIS S of t w are and A p plications ,Minist ry of Education ,W uhan 430074,China Abstract :Fractal net evolution approach (FN EA )is a relatively mature one among the object 2oriented image segmentation algo 2rithms ,but its efficiency is to be improved.Quad 2Tree segmentation is a kind of effective image segmentation method.In this paper ,an improved object oriented multi 2scale image segmentation method based on the quad 2tree pre 2segmentation and FN EA is introduced.The experiment shows that the effect of its segmentation result is almost the same as that of traditional FN EA method.Moreover ,It saves time. K ey w ords :image segmentation ;f ractal net evolution approach ;high 2nesolution remote sense ;quad 2tree ;geographic informa 2tion system (GIS ). 0 引言 近年来,以I KONOS 和Quick 2Bird 为代表的高空间分辨率遥感影像得到广泛应用(高伟,2006).高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息,地物几何结构和纹理信息,便于认识地物目标的属性特征,如地物的图层值、形状、纹理、层次和专题属性,有助于提高地物定位和判读精度,使得在较小的空间尺度上观察地表细节变化,进行大比例尺遥感制图,以及监测人为活动对环境的影响成为可能.为土地利用、城市规划、环境监测等民用方面提供了更便利、更详细的数据源.高分辨率影像的广泛应用迫切要求人们对高分辨率遥感信息提取进行研究,以满足高分辨 率影像信息不断增长的应用和研究需要(Chen et al .,2009). 面向对象的高分辨率遥感影像的分类方法不仅利用地物的光谱信息,而且更多地利用几何信息和结构信息,可以结合其他空间知识和上下文信息来进行更为深入的分类,使得对高分辨率影像的分类更为合理和有效,这成为高分辨率影像信息提取的重要方法之一(Blaschke and Hay ,2001;陆关祥等,2002).在面向对象高分辨率影像的信息提取中,对遥感图像进行分割,形成具有一定特征相似性的影像区域,是实现从影像上进行地物目标计算机自动提取的第一步. 目前分形网络演化算法(Baatz and Schape ,