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一种线性与非线性相结合的图像缩小方法

计算机应用研究 2007年第5期24卷 303-304,307页

作者：何蕾檀结庆张平合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

提出了一种线性和非线性相结合的图像缩小方法。首先由近邻取样方法和邻域平均相结合的方法产生一个中间图像1,利用二元Newton-Thiele型向量连分式建立有理插值曲面;然后对插值曲面进行重新采样产生一个中间图像2;最后对这两幅中间图像... 详细信息

提出了一种线性和非线性相结合的图像缩小方法。首先由近邻取样方法和邻域平均相结合的方法产生一个中间图像1,利用二元Newton-Thiele型向量连分式建立有理插值曲面;然后对插值曲面进行重新采样产生一个中间图像2;最后对这两幅中间图像进行加权求和,得到最终的图像。实验表明,该方法比常规方法产生的缩小图像效果好。

关键词：图像缩小线性非线性向量连分式 Samelson逆变换

一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法

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中国图象图形学报 2006年第10期11卷 1460-1463页

作者：高健茅时群周宇玫叶静上海大学-纽帝亚联合媒体研究中心上海200072

针对一般缩小算法随着缩小比例降低,图像信息丢失愈发严重的现象,提出了一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法。首先,根据缩小比例,求出缩小图像中每点映射在原始图像中的子块,然后,根据各子块,加权平均算出缩小图像中每点的像素... 详细信息

针对一般缩小算法随着缩小比例降低,图像信息丢失愈发严重的现象,提出了一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法。首先,根据缩小比例,求出缩小图像中每点映射在原始图像中的子块,然后,根据各子块,加权平均算出缩小图像中每点的像素值,从而达到缩小的目的。缩小后的图像具有较好的完整性,且算法简单、快速有效。实验结果表明,该算法与其他缩小算法相比,在保持图像完整性方面具一定的特点。最后,针对缩小后图像对比度偏低这一现象,提出了一种灰度拉伸的处理方法,并进行了实验对比,取得了较好效果。

关键词：图像缩小近邻图像子块图像完整性对比度灰度拉伸

基于ARM NEON的静态YUV图像缩小技术

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太赫兹科学与电子信息学报 2018年第2期16卷 317-322页

作者：陈益李文钧杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310000

在视频监控领域,视频采集与处理的图像数据都是视频颜色编码方法(YUV)数据格式,而传统的静态YUV图像处理技术存在处理速度、处理质量、应用范围不能同时得到保证等问题。文章提出的基于进阶精简指令集机器(ARM)架构处理器扩展结构(ARM N... 详细信息

在视频监控领域,视频采集与处理的图像数据都是视频颜色编码方法(YUV)数据格式,而传统的静态YUV图像处理技术存在处理速度、处理质量、应用范围不能同时得到保证等问题。文章提出的基于进阶精简指令集机器(ARM)架构处理器扩展结构(ARM NEON)的静态YUV图像缩小技术,在视频监控领域中广泛应用于图像的压缩存储和样片采集。该技术使用的是ARM的Ambarella S2硬件平台和Linux操作系统,采用64字节对齐块状处理方式来达到。相比于传统的压缩存储技术,该技术速度要快2到3倍,且压缩后图像清晰。仿真测试结果表明该技术具有代码效率高,处理速度快,输出图像质量高,适用环境适应性强的实际应用价值。

关键词：图像缩小 NEON技术 64字节对齐平滑处理

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结合知识蒸馏的卷积神经网络图像缩小方法

结合知识蒸馏的卷积神经网络图像缩小方法

作者：林家祺福州大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、多媒体技术以及网络通讯技术的快速发展,数字图像处理的相关技术被广泛地应用于人类社会生活的各个方面。视觉是人类获取外界信息的主要途径之一。在现实场景中,受限于图像传输带宽和存储成本等影响,在传输、存储过程... 详细信息

随着计算机技术、多媒体技术以及网络通讯技术的快速发展,数字图像处理的相关技术被广泛地应用于人类社会生活的各个方面。视觉是人类获取外界信息的主要途径之一。在现实场景中,受限于图像传输带宽和存储成本等影响,在传输、存储过程中往往不能将图像完整的保存下来,需要对图像进行不同程度的压缩,进而导致所获图像质量受到影响。特别地,近几年随着移动互联网的快速发展,越来越多的用户在移动设备上观看图像,受限于移动设备的存储空间、传输带宽和观看窗口。因此,如何在保证视觉感受的同时,高效地缩小图像,同时在需要时将图像恢复到原始大小或进行其他应用是图像应用的关键性问题之一。本文基于卷积神经网络对图像缩小方法进行研究,包括结合知识蒸馏的方法和基于域适应的方法。首先,考虑到卷积神经网络良好的特征提取能力,本文提出了一种结合知识蒸馏的基于卷积神经网络的图像缩小方法。该算法首先使用逆亚像素卷积层将图像无损转化为特征,再通过一个密集残差注意力模块从像素级的浅层特征中提取出适用于图像缩小的高维特征,最后再将高维特征利用卷积层映射到低维空间中,得到小图输出。其次,为了进一步提高现有的基于卷积神经网络的图像缩小方法性能,本文采用知识蒸馏的方式,用于平衡图像缩小与图像超分辨率之间的结果。将使用双三次插值作为损失函数的模型作为教师模型,使用双线性插值作为损失函数得到的模型作为学生模型,通过知识蒸馏的方式来优化图像缩小与超分辨率性能。实验结果表明,本文提出的结合知识蒸馏的卷积神经网络图像缩小方法与现有的其他方法相比,在客观指标和主观综合评价中,都能取得更好的结果。同时将生成的图像运用到在超分辨率任务上,作为超分辨率算法模型的输入,也可以得到更先进的重建性能。进一步地,本文提出了一种基于域适应的卷积神经网络图像缩小方法。首先我们发现使用纯矢量图形作为监督信息训练得到的图像缩小网络也可以用于位图的缩小,这表明位图与矢量图在某一个特征空间中是属于同一个嵌入空间的。受到这一点的启发,该方法将矢量图与位图同时作为卷积神经网络的输入,通过减少两类图像在再生希伯特空间中的距离使网络学习如何提取矢量图与位图的共性特征,然后将该特征映射到位图所在的空间,得到最终的图像缩小结果。实验结果表明,该方法可以取得更好的图像缩小性能。

关键词：卷积神经网络图像缩小知识蒸馏深度学习

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一种基于角点信息和加权子块的图像缩小算法

计算机与现代化 2011年第4期 34-36,44页

作者：徐御上海交通大学上海200240

针对映射图像子块加权均值算法造成的角点信息丢失,提出一种同时考虑原始图片角点信息和映射子块的算法。首先,求出原始图片的角点信息,再根据缩小比例,求出缩小图像中的对应子块。如果子块内有角点则以该角点为中心计算加权系数;否则... 详细信息

针对映射图像子块加权均值算法造成的角点信息丢失,提出一种同时考虑原始图片角点信息和映射子块的算法。首先,求出原始图片的角点信息,再根据缩小比例,求出缩小图像中的对应子块。如果子块内有角点则以该角点为中心计算加权系数;否则就按图像中心计算加权系数。使用本算法对文本图片的缩小能比单纯的子块加权算法保留更多的角点信息。

关键词：图像缩小加权平均均值滤波器角点检测