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基于RGB色彩模型相关模板的彩色人头图像编码 摘要 基于彩色人头图像RGB色彩模型色彩分量之间的相关性，提出一种针对彩色人头图像压缩编码的方法。该方法将彩色人头图像的面部特征区域用一种快速且较精确的方法提取出来，对色彩分量G面部特征区域进行细致编码，而对面部特征以外的区域进行粗犷编码，结合在色彩分量R、B与 G之间建立的相关模板，实现对彩色人头图像的分级编码。实验结果表明该方法既能获得较满意的重构图像效果，又可大大提高编解码的效率和压缩比。 关键词 特征区域提取；相关系数；相关模板；分级编码 Color Head Image Compression Based on Correlation Template of RGB Color Model Chen YuTuo1 Han XuLi2 Yu YingLin3 Li Jianhong1 1 (School of Computer Science , Central South University of Forestry Technology, Changsha 410004) 2 (School of Mathematical Science and Computing Technology , Central South University, Changsha 410083 ) 3 ( Dept. of Electronic Communication Engineering, South China Univ. of Tech. Guangzhu 510641) Abstract This paper presents a method specially for color head image compression coding using the correlation template between three color components. This method extracts the face feature region of a color head image by a quick and precise means. The face feature region of the color component G is coded finely, and the region outside the face feature region is coded roughly. Classified coding of the color head image is achieved by combining the established correlate template between three color components. The experimental results show that this method can not only obtain satisfactory effect of the reconstructed image but also improve the coding efficiency and the compression ratio. Keywords feature region extraction; correlate coefficient; correlate template; classified coding 1 引言 数字彩色人头图像在档案管理、身份识别、证件制作等系统中被愈来愈广泛地使用，而且有逐步取代数字灰度人头图像的趋势，对彩色人头图像的压缩编码研究意义重大。在相关文献中，虽然对静止灰度人头图像压缩编码有多种多样方法，但是对彩色人头图像的压缩编码，大都采取同一编码方法对三个色彩分量进行分别编码，如FC2VQ算法[1]等。 实质上彩色人头图像的三个色彩分量之间存在密切的相关性，并具有很强的特性，它有别于普通的彩色图像。我们通过大量实验发现彩色人头图像的各个特征区域如背景、头发、脸、眼、鼻和嘴等，不仅同一幅彩色人头图像三个色彩分量之间存在密切的相关性，不同彩色人头图像之间这种相关性也紧密。对于标准化的彩色人头图像这种相关性更强。 当我们把彩色人头图像各个特征区域提取出来，利用作者在文献[2,3]中提出的分析和计算每个特征区域三个色彩分量之间相关系数的方法，将一幅彩色人头图像在各个特征区域相关系数顺序组合得到相关模板。对同类人种（肤色、发色、眼色基本相同）的彩色人头图像进行灰度标准化后，我们发现求得它们的相关模板系数是非常接近的。对这些相关模板系数进行优化综合，得到一个可以作为它们的共同使用的相关模板，称之为公用模板。采用公用模板对同一类