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摘要:针对内容敏感图像缩放技术调整图像尺寸时会出现重要信息丢失、物体边缘扭曲、非显著区域结构信息不完整等问题,提出基于边缘模糊的景深显著性算法.根据心理学原理,引入非显著区域结构信息保持的概念.采用边缘模糊特性进行景深估算,通过学习得到模糊字典提出模糊景深描述子,并以模糊景深描述子辅助进行显著性计算;为了达到在图像缩放时保持结构均衡,通过改进传统的区域型显著计算,提出显著性边缘分布特征,能够在保持显著信息、边缘完整的同时,有效减少结构信息的丢失或损坏,使缩放后的图像更符合人们的视觉体验.通过与经典算法和最新算法的对比实验,验证了文中算法的有效性....
摘要:针对结构复杂图像所具有的相似复杂性和属性复杂性,提出了基于特征语义模型的图像分割算法,通过采用矩阵分解将图像分割问题转化为最优化问题.对原始图像进行视窗扫描,选取规模为n的视窗计算所有像素的特征语义.经过PCA降维后,在保证特征信息最小丢失的前提下计算相互之间的特征语义相似度.通过最优化理论近似寻找特征语义相同的像素点集,从而完成结构复杂图像的分割.经过实验证明,本文方法针对结构复杂的图像物体分割完整,细节分割精细.通过对比实验验证了该方法的有效性....
[硕士论文] 赵彦会
计算机软件与理论 山东师范大学 2019(学位年度)
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