灰度图像压缩STC和RNAM算法

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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使用说明

程序运行示意图

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。
编辑参数：在程序界面上半部分输入算法需要的参数。
点击主界面上的Start按钮，算法即开始执行。
算法执行完毕后在主界面的下半部分查看结果。
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。

项目结构

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。
项目文件采用Visual Studio 2022
类结构：
1. Class TreeNode：树的节点，存储树的数据结构。
2. 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。
3. Class TreeIterator: 树的迭代器。
4. Class Algo：实现算法流程。
5. Class Calculate：计算算法执行结果。
6. 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。
7. Class STCInterface：STC算法接口，使用方法同上。
8. Class Segment：存储分割有关数据，提供区域分割方法。
9. 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。
10. Class AlgoThread：创建新线程，执行算法。
11. Class Window：图形化界面。
程序流程：