2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在大數(shù)據(jù)的背景下,批量處理圖像和視頻已經(jīng)成為一種常態(tài)。所以人們對(duì)圖像和視頻處理算法的速度要求就更高了。塊匹配算法是很多圖像和視頻處理應(yīng)用的基礎(chǔ)算法。然而,塊匹配算法卻經(jīng)常成為圖像處理應(yīng)用的性能瓶頸。解決塊匹配問(wèn)題的傳統(tǒng)方法是暴力搜索,該方法雖然能保證較好的處理效果,但由于其是線性的,在處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)顯得力不從心。所以,研究人員提出了很多改進(jìn)的方法來(lái)解決塊匹配問(wèn)題,例如:三步法、四步法等快速搜索算法;基于KD樹(shù)、VP樹(shù)等高效數(shù)據(jù)結(jié)

2、構(gòu)的方法;PatchMatch算法、GPM(Generalized PatchMatch)算法等基于局部一致性的方法。所有的這些方法都能在保證匹配精度的同時(shí),一定程度的加速匹配過(guò)程。特別是,基于局部一致性的這兩種算法,極大地利用了圖像本身的特性,將塊匹配的速度提升到了一個(gè)新高度,并已經(jīng)得到了很好的應(yīng)用。
  塊匹配的速度和精度一直是研究人員不懈的追求。雖然GPM算法已經(jīng)獲得了一個(gè)很好的匹配精度和交互度,但是其性能仍然存在改善的空間

3、。GPM算法是在位移、尺度、角度空間下進(jìn)行塊匹配計(jì)算的,主要包含初始化和迭代兩個(gè)步驟,而迭代又包含傳播和隨機(jī)搜索兩個(gè)操作。我們發(fā)現(xiàn),在匹配結(jié)果較好的位置, GPM算法的隨機(jī)搜索階段存在一些冗余計(jì)算,這在一定程度上影響了匹配速度。并且,隨機(jī)搜索時(shí),橫向位移、縱向位移、角度和尺度同時(shí)收縮會(huì)損失一些已經(jīng)匹配得到的有效信息,這樣會(huì)影響算法的匹配精度。
  針對(duì)以上不足,本文提出了一種針對(duì)GPM算法的改進(jìn)算法。本文采用PatchMatch算

4、法對(duì)GPM算法進(jìn)行初始化,這樣,算法在初始化階段就獲得了較好的位移信息。然后在隨機(jī)搜索階段,本文加入兩個(gè)閾值,根據(jù)該位置當(dāng)前匹配誤差的具體情況來(lái)采取三種不同的處理方式:(1)如果當(dāng)前匹配誤差大于平均誤差,采取位移、角度、尺度同時(shí)收縮的隨機(jī)搜索方式;(2)如果當(dāng)前匹配誤差小于平均誤差,但大于平均誤差的二分之一,則固定位移,僅收縮角度和尺度;(3)如果當(dāng)前匹配誤差小于平均誤差的二分之一,則該位置不進(jìn)行隨機(jī)搜索操作。如此一來(lái),就能充分利用當(dāng)前

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