【摘 要】
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目的通过挖掘图像局部区域特征信息,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。针对BRIEF(binary robust independent elementary features)关于旋转和视角变化鲁棒性差的问题,通过图像补丁分层处理、增加关键点图像补丁个数来捕获更多的局部特征信息,对BRIEF描述子改进。方法首先,根据灰度序列对补丁内所有像素点分类,像素的一个聚类形成了一个亚补丁,然后在每个亚补丁
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目的通过挖掘图像局部区域特征信息,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。针对BRIEF(binary robust independent elementary features)关于旋转和视角变化鲁棒性差的问题,通过图像补丁分层处理、增加关键点图像补丁个数来捕获更多的局部特征信息,对BRIEF描述子改进。方法首先,根据灰度序列对补丁内所有像素点分类,像素的一个聚类形成了一个亚补丁,然后在每个亚补丁上进行类似BRIEF的随机测试。其次,由于原图像补丁大小、尺度大小影响补丁的像素点成分,从而影响像素聚类
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目的提出了一种基于颜色属性和空间信息的显著性物体检测算法,并将其用于交通标志的检测。方法首先,训练颜色属性得到颜色-像素值分布,据此将图像划分为不同的颜色聚簇,每个聚簇的显著性取决于其空间紧致性。其次,将每个聚簇分割为多个区域,用颜色属性描述子表示每个区域,计算区域的全局对比度。最后,同时考虑区域对比度和相应聚簇的空间紧致性,得到最终的显著图。在此基础上,将交通标志的先验知识转换为自上而下的显著性
目的多视点视频编码标准MVC是国际标准组织针对3D视频制定的编码标准,支持实时编码和兼容已有H.264标准是MVC应用推广迫切需要解决的问题。方法基于拓扑排序,提出一种2维预测结构到1维参考序列的映射变换机制,利用已有的H.264编码单元技术,实现了MVC-H.264双向实时转码。结果该方法能够兼容现有的H.264编解码器,支持高清MVC实时编码。通过3D视频直播实际应用验证了方法的有效性。结论本
目的 网格去噪是计算机图形学中的经典问题,而如何在去除噪声的同时保持网格的特征结构是这一研究方向所面临的最大挑战.方法 提出一种具有稀疏性的全局网格去噪方法,该方法
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