检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2018年第3期44卷 307-314页

作者：郭磊王晓东王健徐博文宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

为降低高效视频编码帧内预测过程的计算复杂度,提出一种基于纹理主方向强度的快速帧内预测算法。根据每一深度层编码单元(CU)分布特点,并结合每块CU纹理主方向强度判断CU是否需要进行分割处理。在深度层为0和1的CU块上统计4×4块的纹理... 详细信息

为降低高效视频编码帧内预测过程的计算复杂度,提出一种基于纹理主方向强度的快速帧内预测算法。根据每一深度层编码单元(CU)分布特点,并结合每块CU纹理主方向强度判断CU是否需要进行分割处理。在深度层为0和1的CU块上统计4×4块的纹理方向,确定当前CU的纹理主方向强度,判断其纹理复杂度。在深度为2和3的CU上结合像素方差,以像素点为单位计算相应CU的纹理主方向强度。通过实验训练序列获得恰当的阈值,自适应提前终止编码单元的划分,减少帧内预测的编码复杂度。实验结果表明,在保证信噪比和比特率基本不变的条件下,与平台HM15.0相比,该算法编码时间平均节省51.1%。

关键词：高效视频编码帧内预测纹理主方向编码尺寸编码单元

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基于残差网络的河流表面时空图像测速法

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河海大学学报（自然科学版） 2023年第1期51卷 118-128页

作者：李华宝张振陈林孟健孙英军崔文浩河海大学计算机与信息学院江苏南京211100 杭州市水文水资源监测中心浙江杭州310016 浙江水文新技术开发经营公司浙江杭州310016

针对在耀光、紊流、降雨等复杂含噪场景下时空图像中有效纹理特征变得模糊,使得现有纹理主方向检测算法精度受限的问题,结合深度学习的思想,提出了一种基于残差网络回归模型的时空图像测速(ResNet50-STIV)法,并借助残差网络回归模型强... 详细信息

针对在耀光、紊流、降雨等复杂含噪场景下时空图像中有效纹理特征变得模糊,使得现有纹理主方向检测算法精度受限的问题,结合深度学习的思想,提出了一种基于残差网络回归模型的时空图像测速(ResNet50-STIV)法,并借助残差网络回归模型强大的非线性学习能力构建了回归预测函数。通过构建人工合成数据集和包含复杂场景时空图像的天然河流数据集对残差网络回归模型进行试验,结果表明:提出的残差网络回归模型在人工合成数据集下的检测精测可达到0.1°,对于天然河流数据集,具有残差结构的ResNet回归模型的检测精度优于VGG16;从模型层数看,基于ResNet50的回归模型能较好地平衡检测精度以及执行效率,在正常场景下的检测精度达到0.7°,而在耀光、紊流、降雨场景下能控制在1.3°以内,ResNet50-STIV优于现有的时空图像测速法;与流速仪法在多场景下表面流速比测的最大相对误差小于12%。

关键词：水流测量时空图像测速纹理主方向残差网络深度学习

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基于内容的服装图像检索技术研究

基于内容的服装图像检索技术研究

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作者：王战辉西安理工大学

学位级别：硕士

计算机技术、多媒体技术以及Internet技术的长足发展导致了大量图像的出现,如何有效地、快速地从大规模图像数据库中检索出所需的图像是目前一个相当重要又富有挑战性的研究课题。基于内容的图像检索技术研究正是为了解决如何有效地从... 详细信息

计算机技术、多媒体技术以及Internet技术的长足发展导致了大量图像的出现,如何有效地、快速地从大规模图像数据库中检索出所需的图像是目前一个相当重要又富有挑战性的研究课题。基于内容的图像检索技术研究正是为了解决如何有效地从图像数据库中检索出相关图像的问题,近年来,此项技术的研究非常活跃,在许多领域都有应用。对服装图像而言,国内外成型的检索系统少有描述。我国是服装生产大国,又拥有巨大的服装消费市场,拥有一套切合需要的服装图像检索系统显得甚为必要。本文主要围绕基于内容的图像检索中图像特征提取这一关键技术展开,详细地研究了图像低层特征的提取技术,主要包括图像的形状特征、纹理特征和颜色特征。本文的主要内容如下：(1)分析和研究了图像的底层特征(形状、纹理和颜色)的描述方法,图像特征间的相似性度量准则以及图像检索算法的性能评价方法等。(2)提出了一种基于最小惯性轴的图像检索方法。此方法能够利用形状轮廓和区域信息的特点提取特征点,然后根据其多值数据类型通过加权欧几里德距离计算图像间的相似度。此方法对于形状的相似变换(平移、旋转和放缩)具有不变性,并更加准确地对形状匹配。(3)提出了一种基于纹理主方向的商标图像检索方法。通过傅里叶变换使图像转换成频谱图,最后得到纹理主方向的直方图,并对其进行检索匹配。分析和研究在服装图像中基于灰度共生矩阵的检索。首先提取图像的边缘,然后采用灰度共生矩阵的四个参数组合作为特征来进行图像相似性检索。通过试验可以看出,以上方法用基于内容的图像检索有很好的效果。

关键词：基于内容的图像检索最小惯性轴纹理主方向灰度共生矩阵

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基于样图的纹理合成算法的研究及应用

基于样图的纹理合成算法的研究及应用

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作者：岳晓菊西北大学

学位级别：硕士

纹理合成是以人工合成纹理为目的,是计算机图形图像处理领域的重要研究内容。基于样图的纹理合成是近年来出现的新技术,它以小块纹理图像作为输入合成任意大小的同类纹理图像。该技术以高质量的输出图像、满足实时需要的合成速度与全自... 详细信息

纹理合成是以人工合成纹理为目的,是计算机图形图像处理领域的重要研究内容。基于样图的纹理合成是近年来出现的新技术,它以小块纹理图像作为输入合成任意大小的同类纹理图像。该技术以高质量的输出图像、满足实时需要的合成速度与全自动的合成过程为目标。随着近些年来计算机三维绘图能力的飞速提高和对大尺寸高质量纹理的强烈需求,基于样图的纹理合成成为热门研究领域之一。本文对基于样图的纹理合成技术进行了研究,在已有的算法基础上提出改进,主要工作有： 1.简要介绍基于样图纹理合成的研究背景和意义、研究现状、存在的问题和应用领域,详细介绍了基于MRF模型的纹理合成的基本概念,并研究了一些经典的基于点合成和块拼接的算法思想,总结各算法的优缺点及其适合处理的纹理类型。 2.在研究和总结现有算法的基础上,提出了一种基于块的纹理合成的改进算法。算法将Ashikhmin算法基于像素点的纹理合成推广到基于块的纹理合成,搜索规则中部分采用了MRF模型,在L邻域中找不到匹配块时采用全局搜索的方法,加速了匹配搜索,在匹配中采用了新的误差距离测量函数,使纹理合成的效果更符合视觉要求。通过仿真实验验证了所给的算法。 3.研究了基于样图的纹理合成在图像修复中的应用,并在Criminisi A算法的基础上,提出了一种利用纹理块来修复大面积破损区域的改进算法,算法缩小了搜索范围,采用更加有效的优先权计算公式,对于大块破损区域的修复较好的保持了纹理细节,通过实验仿真和结果分析验证了算法的可行性。本文算法在计算机动画、制作虚拟现实中的场景、在电影、游戏等产业中有具有一定的应用前景。

关键词：样图纹理合成相关性原理图像修复纹理主方向

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