【摘 要】
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针对已有的图像抽象化算法难以反映显著性边缘信息的不足,提出了一个显著性边缘引导下的基于能量优化的图像抽象化算法。对于给定的输入图像,首先基于边缘信息传递策略来提取
【机 构】
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浙江工商大学计算机与信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61003188,61170098);国家重点基础研究发展计划(973)基金项目(2009CB320800);浙江省重点科技创新团队项目(2012R10041-15);浙江省教育厅项目(Y201018011);浙江省自然科学基金项目(Y1111159,Z1101243,Z1111051,Y1091084);浙江省科技计划基金项目(2010C33150)
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针对已有的图像抽象化算法难以反映显著性边缘信息的不足,提出了一个显著性边缘引导下的基于能量优化的图像抽象化算法。对于给定的输入图像,首先基于边缘信息传递策略来提取图像的显著性边缘图,从而有效地减少了不连续边缘的产生;然后,为了在增强显著性边缘的同时抑制杂乱细节信息,根据显著性边缘图来构建图像的期望梯度场;最后,在图像颜色信息和期望梯度场的约束之下,通过能量优化来获得图像的抽象化效果。实验结果表明,本文算法在显著性边缘的连续性保持上表现出明显的优势,具有很好的科学研究价值及实际应用前景。
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