【摘 要】
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针对传统基于网格变形的图像缩放技术中可能出现的主体对象大小会随图像缩放而缩放的问题,提出一种既考虑网格形状,又考虑网格大小的形变量度量模型.在图像重要度约束下,通过简单的参数调整让用户选择性地控制主体对象的大小.重新定义图像重要度模型为梯度和显著度的加权平均,这样既考虑到人眼对图像的视觉关注,又考虑到对图像中结构信息的有效保护.在计算显著度时,改进基于稀疏特征的单分辨率模型为多分辨率模型,从而有效
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金项目（20095301110006）
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针对传统基于网格变形的图像缩放技术中可能出现的主体对象大小会随图像缩放而缩放的问题,提出一种既考虑网格形状,又考虑网格大小的形变量度量模型.在图像重要度约束下,通过简单的参数调整让用户选择性地控制主体对象的大小.重新定义图像重要度模型为梯度和显著度的加权平均,这样既考虑到人眼对图像的视觉关注,又考虑到对图像中结构信息的有效保护.在计算显著度时,改进基于稀疏特征的单分辨率模型为多分辨率模型,从而有效地保留了高分辨率下的边缘信息和低分辨率下的区域内部信息.实验结果表明,文中方法能更精确地识别出图像中的主
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