传统的图像表示方法主要是二维数组（矩阵）表示方法。但由于图像处理在各方面的广泛应用和其它学科的飞速发展,对图像处理的研究提出了处理速度和存贮空间的更高要求。这样,二维数组的空间效率及其“样点—样点”的运算方式已不能适应发展的需要,取而代之的应该是既紧凑又便于做各种图像处理运算的表示方法。本项目提供灰度图像压缩的STC和RNAM算法，RNAM算法采用的是对角线优先的策略。RNAM算法和STC算法编码时间复杂度为 O(nlogn)，解码时间复杂度为 O(n)。
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打开图片：菜单栏—打开图片或在点击界面上半部分的打开图像按钮。
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编辑参数：在程序界面上半部分输入算法需要的参数。
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点击主界面上的Start按钮，算法即开始执行。
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算法执行完毕后在主界面的下半部分查看结果。
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保存图片：菜单栏—保存图片或点击界面下半部分的保存按钮。
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图形化界面采用Qt开发，算法实现采用C++和OpenCV 4，测试采用Google Test。
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项目文件采用Visual Studio 2022
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类结构：
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Class TreeNode：树的节点，存储树的数据结构。
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Class Tree：内部包含树的数据结构类TreeNode，存储树的数据结构。Tree类主要提供树的方法，例如addChild、levelOrder等。
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Class TreeIterator: 树的迭代器。
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Class Algo：实现算法流程。
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Class Calculate：计算算法执行结果。
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Class DPInterface：RNAM的算法接口，图形化界面通过调用此类下面的静态函数来调用RNAM算法。
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Class STCInterface：STC算法接口，使用方法同上。
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Class Segment：存储分割有关数据，提供区域分割方法。
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Class Variables：存储STC算法执行时需要的输入信息，提供一部分内联函数。
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Class AlgoThread：创建新线程，执行算法。
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Class Window：图形化界面。
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程序流程：
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郑运平, 陈传波. 一种新的灰度图像表示算法研究[J]. 计算机学报, 2010(12):10.