基于FPGA的边缘自适应图像缩放算法

为能够在现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台上实现高速高质的图像缩放,提出一种基于FPGA的边缘自适应图像缩放算法。在非边缘区域采用双线性插值算法,在边缘区域使用具有方向性的改进三次插值算法,设计算法的硬件结构和运算逻辑结构,并用Verilog语言进行描述,给出目标代码。实验结果表明,该算法可以获得边缘清晰的缩放图像,且算法的复杂度低,放大2.5倍后图像的峰值信噪比为40.76 dB。

基于TextRank算法的联合打分文本摘要生成

自动文本摘要生成是自然语言处理领域中颇具挑战性的问题之一,其任务是为书籍、篇章、新闻或者微博等某一文本资源生成简洁而又具有意义的文本摘要。TextRank算法是一种基于图的文本摘要生成算法,只利用当前文档即可实现关键词提取和文摘生成,因其简洁有效而得到广泛应用。本文在TextRank算法的基础上提出一个无监督抽取式联合打分模型。一方面,结合词频逆句频余弦相似度与词向量余弦相似度共同计算句子得分;另一方面,采用最大边缘相关度算法(Maximal Marginal Relevance,MMR)将抽取得到的摘要去除冗余。实验表明,改进后的方法生成的摘要具有更高的质量,尤其具有更好的梗概性和多样性。