【摘 要】
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针对场景文本受到光照、复杂背景等因素影响而难以进行有效分割的问题,提出了一种融合颜色和最大梯度差(MGD,maximum gradient difference)特征及马尔科夫随机场(MRF,Markov random field)的场景文本分割方法。首先提取能够有效表达文本纹理特性的MGD特征,通过概率框架将其和颜色特征结合起来对观测图像进行建模;然后结合空间关系和邻域像素属性差异对传统势函数进
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针对场景文本受到光照、复杂背景等因素影响而难以进行有效分割的问题,提出了一种融合颜色和最大梯度差(MGD,maximum gradient difference)特征及马尔科夫随机场(MRF,Markov random field)的场景文本分割方法。首先提取能够有效表达文本纹理特性的MGD特征,通过概率框架将其和颜色特征结合起来对观测图像进行建模;然后结合空间关系和邻域像素属性差异对传统势函数进行改进;最后建立场景文本分割的MRF模型,利用图割(graph cut)算法快速地求解该模型。实验结果表
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Generalized morphological operator can generate less statistical bias in the output than classical morphological operator. Comprehensive utilization of spectral and spatial information of pixels, an e
为了利用较少低分辨率视频序列实现多视频超分辨率重建,本文提出一种将时空分别进行重建的算法。首先利用已有方法进行时间重建,再以得到的高时间分辨率的视频序列帧为参考帧,结合输入低分辨率视频序列帧进行空间重建。此外,针对传统重建方法在配准不精确的情况下会产生振铃现象这一问题,提出一种加入自适应惩罚项的改进迭代反投影(IBP)算法。实验结果表明,本文算法在输入低分辨率序列较少的情况下,能较好地实现多视频超
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压缩感知基于信号的稀疏性或可压缩性,能够以低于奈奎斯特采样率的频率进行采样,从而直接获得压缩后的采样信号。本文将压缩感知的思想应用于医学图像,对已获得的图像进行压缩采样,以降低医学图像的存储空间。基于正交匹配追踪思想,提出分块双阈值正交匹配追踪方法,根据图像不同区域信息量的不同,采取分块处理并加入采样阈值,针对不同子图像块采取不同采样率,提高了采样效率;同时,在重构时加入判断阈值,可降低重构效果对
英国研究人员开发出一种计算机程序,可以学会通过分析普通数码照片的面部来识别罕见病情。如果它的数据库中的多组照片共同拥有特定的面部特征,它甚至能够由此确定未知的遗传性疾病。由牛津大学的克里斯托弗·内拉克和安德鲁·齐默曼的团队研发的这款软件,能够帮助医生作出初步诊断。据《新科学家》杂志网站近日报道,为了训练这个系统,研究人员将8类遗传性疾病患者的1363张公开照片输入计算机视觉算法中,计算机学会了利用
多视视频加深度(MVD,multi-view video plus depth)的3D视频格式中,深度图提供视频的场景几何信息,其不在终端成像显示而是通过基于深度图像的绘制(DIBR)技术用于绘制虚拟视图像。在深度图的压缩编码过程中,深度图的失真会引起绘制的虚拟视图像的失真。深度图用于绘制而不用于显示的特性使得准确估计深度图绘制的虚拟视失真可以提高深度图编码的率失真性能。本文分析了不同的深度图失真
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为获得高分辨率目标图像,提出了等效异形像元几何超分辨方法。数字微镜器件(DMD)中2×2个微镜对应一个探测器像元,通过顺次控制DMD微镜编码得到4种异形像元,并采集各自状态下的目标图像,通过重建算法得到高分辨率目标图像。通过仿真实验验证了算法的有效性,并对视轴稳定误差对重建图像质量的影响进行分析。最后给出了像元尺寸、系统焦距与视轴稳定精度之间关系。实验结果表明:当探测器和目标之间不存在相对运动时,
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