【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量,提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解,根据奇异值对图像信号的贡献选取适当的奇异值来实现图像压缩,再对图像进行Contourlet变换和量化,实现图像二级压缩。将该算法和图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法进行实验比较,结果表明,该算法比图像
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随着互联网的飞速发展,产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量,提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解,根据奇异值对图像信号的贡献选取适当的奇异值来实现图像压缩,再对图像进行Contourlet变换和量化,实现图像二级压缩。将该算法和图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法进行实验比较,结果表明,该算法比图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法有更好的性能,在同样的压缩比情况下能获得更高的峰
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针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,提出一种基于SURF和形状上下文(SC)的人脸图像匹配算法。在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SURF进行粗匹配得到初始匹配集,并据此计算待匹配人脸图像间的尺度差和角度差,以此作为约束条件第二次进行SURF精匹配,以获得更多的匹配点对。最后采用不依赖位置信息的形状上
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三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持,但扫描所得海量点云包含大量冗余数据,给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题,提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法。算法的基本思想是:首先通过基于倒角距离变换的自适应分层方法对原始点云进行自适应分层;然后使用弦高差值作为特征点的判别依据来删除冗余数据,采用改进的弦高差法对每层点云进行压缩,保留对模型特征贡献较大的特征点。实
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