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基于学习的图像智能适配显示技术
被引量:
1
1
作者
李可
杨奕臻
颜波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1147-1154,共8页
为适应不同的显示分辨率,出现了各式各样的图像适配显示(IR)的方法.提出了基于图像列的一种快速适配显示方法.在处理过程中,首先,计算一个原始图像的重要性图;其次,根据图像每列的重要性程度为其分配一个比例因子,对不同图像而言,应对...
为适应不同的显示分辨率,出现了各式各样的图像适配显示(IR)的方法.提出了基于图像列的一种快速适配显示方法.在处理过程中,首先,计算一个原始图像的重要性图;其次,根据图像每列的重要性程度为其分配一个比例因子,对不同图像而言,应对比例因子设置不同的上限才可以得到较好的结果;最后,提出通过机器学习方法计算出不同图像的上限,从而可以高效率地得到理想的结果.根据每一列的比例因子采用像素融合的方式处理图片得到目标分辨率.本方法是基于列实现的,其复杂度低、便于计算;设置每列系数的上限控制了图像重要部分的宽度,从而减少了不连贯,处理结果更为自然.
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关键词
图像适配显示
图像缩放
机器学习
线裁剪法
低复杂度
下载PDF
职称材料
题名
基于学习的图像智能适配显示技术
被引量:
1
1
作者
李可
杨奕臻
颜波
机构
复旦大学计算机科学技术学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1147-1154,共8页
基金
国家自然科学基金(61370158)
文摘
为适应不同的显示分辨率,出现了各式各样的图像适配显示(IR)的方法.提出了基于图像列的一种快速适配显示方法.在处理过程中,首先,计算一个原始图像的重要性图;其次,根据图像每列的重要性程度为其分配一个比例因子,对不同图像而言,应对比例因子设置不同的上限才可以得到较好的结果;最后,提出通过机器学习方法计算出不同图像的上限,从而可以高效率地得到理想的结果.根据每一列的比例因子采用像素融合的方式处理图片得到目标分辨率.本方法是基于列实现的,其复杂度低、便于计算;设置每列系数的上限控制了图像重要部分的宽度,从而减少了不连贯,处理结果更为自然.
关键词
图像适配显示
图像缩放
机器学习
线裁剪法
低复杂度
Keywords
image retargeting(IR)
image resizing
machine learning
seam carving
low complexity
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于学习的图像智能适配显示技术
李可
杨奕臻
颜波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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