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摘要:
为了提高大规模图数据压缩质量,提出基于正则化方向失真的大规模图数据压缩质量评价方法.以多聚焦图像为研究对象,建立大规模多聚焦图像数据采样模型,对采集到的图像进行分块融合匹配处理,提取图像各聚焦区域的细节信息,采用模糊信息融合方法进行大规模多聚焦图像边缘轮廓特征检测,根据图像边缘细节的保持程度进行大规模图数据压缩.采用正则化方向失真反馈补偿方法进行大规模图数据压缩过程的自适应寻优,建立大规模图数据空间压缩和多分辨信息融合模型,根据信息融合结果实现大规模图数据压缩质量评价.仿真结果表明,采用该方法进行大规模图数据压缩质量评价的自适应性较好,精度较高,提高了大规模图数据压缩质量.
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文献信息
篇名 基于正则化方向失真的大规模图数据压缩质量评价
来源期刊 内蒙古民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 正则化方向失真 大规模图数据 压缩 质量 多聚焦图像
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 计算机应用
研究方向 页码范围 382-386
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.14045/j.cnki.15-1220.2020.05.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李敏 16 19 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
正则化方向失真
大规模图数据
压缩
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多聚焦图像
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
内蒙古民族大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-0185
15-1220/N
大16开
内蒙古通辽市霍林河大街西536号
16-123
1979
chi
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