【摘 要】
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为提高图像缩放的速度,提出一种结合阈值学习与依概率随机裁剪的快速内容感知图像缩放算法,通过计算图像的重要度图,利用径向基函数（RBF,radial basis function）神经网络进行阈
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,梅西大学自然与数学科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.60302018);天津市科技计划基金资助项目(No.14RCGFGX00846,No.15ZCZDNC00130);河北省自然科学基金资助项目(No.F2015202239)~~
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为提高图像缩放的速度,提出一种结合阈值学习与依概率随机裁剪的快速内容感知图像缩放算法,通过计算图像的重要度图,利用径向基函数（RBF,radial basis function）神经网络进行阈值学习求出图像的重要度阈值,根据阈值将图像分成保护区域和非保护区域,并按缩放要求为其分配不同的缩放比,分别进行依概率随机裁剪。在MSRA图像数据库上与目前流行的内容感知缩放方法进行对比,实验结果表明,所提方法的缩放时间明显低于其他算法,而且在缩放效果上有明显的优势。
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