基于概率隨機(jī)裁剪的圖像縮放算法
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標(biāo)簽：圖像縮放(3313)
為提高圖像縮放的速度，提出一種結(jié)合閾值學(xué)習(xí)與依概率隨機(jī)裁剪的快速內(nèi)容感知圖像縮放算法，通過(guò)計(jì)算圖像的重要度圖，利用徑向基函數(shù)（RBF， radial basis function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行閾值學(xué)習(xí)求出圖像的重要度閾值，根據(jù)閾值將圖像分成保護(hù)區(qū)域和非保護(hù)區(qū)域，并按縮放要求為其分配不同的縮放比，分別進(jìn)行依概率隨機(jī)裁剪。在MSRA圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上與目前流行的內(nèi)容感知縮放方法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法的縮放時(shí)問明顯低于其他算法，而且在縮放效果上有明顯的優(yōu)勢(shì)。
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