【摘 要】
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提出了一种面向移动应用的基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法.对原图像灰度化后,考虑邻域像素的梯度影响,计算图像梯度能量矩阵;建立视觉显著度模型,将视觉显著度能量矩阵
【机 构】
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北方工业大学计算机学院,北京,100144;北方工业大学计算机学院,北京100144;肯尼索州立大学新媒体系,美国亚特兰大30060;兴唐通信科技有限公司,北京100191;北京理工大学智能信息技术北
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提出了一种面向移动应用的基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法.对原图像灰度化后,考虑邻域像素的梯度影响,计算图像梯度能量矩阵;建立视觉显著度模型,将视觉显著度能量矩阵与图像梯度能量矩阵加权相加,得到复合能量矩阵;根据复合能量矩阵,计算图像的累计最小能量矩阵和能量最小轨迹矩阵,计算图像的最小能量缝合线;采用水平垂直穿插顺序,对缝合线进行删除或插入实现图像缩放.结果表明,梯度能量与视觉显著度能量加权的复合能量图像能更好的识别图像目标区域;进行缩放时,丢弃了特征不明显的背景,保留了目标图像特征,明显优于传统方法.
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