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视频摘要是海量视频浏览的重要手段,现有的方法一般生成短帧视频或多帧序列图像以概括原视频,但它们都受限于原有时间序列,难以高效地表达信息.为此,提出了一种视频海报的自动生成方法来制作更为精练的视频摘要.如何提取视频中的关键画面与如何实现海报自动排版是其中的2个核心问题.对现有的视频关键帧提取方法进行扩展,采用综合视觉关注度模型,提出了基于视觉重要性的关键帧排序算法;在现有排版规则基础上,增加了版面位置对视觉心理感知的影响,设计出位置重要性驱动的视频海报自动排版算法.实验结果证明了文中算法的有效性. 相似文献
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一种统一的硬件加速自适应EWA Splatting算法 总被引：2，自引：1，他引：1
提出了一种新的硬件加速自适应EWA(椭圆加权平均)Splatting算法框架,可同时适用于三维体数据和点模型.算法将高斯重建核与低通图像滤波核结合,得到反走样、无模糊的高质量图像.提出一种高效的白适应滤波方法,减少了高质量EWA Splatting的计算量.提出了自适应体EWA Splatting的3种数据存储模式和一系列高级特性,其中包括交互式分类、体一面混合绘制策略和自适应浮点累加.展示了如何在可编程图形处理单元(GPU)中计算体数据和点模型数据的EWA Splat基元.实验表明,文中的方法在一台普通微机上每秒可绘制1500万～2000万个基元,达到较高的图像质量与交互的绘制速度. 相似文献
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提出了一种交互式的时空一致性视频抠取方法,能够有效地从视频序列中提取出移动的前景目标.只需在视频体上简单地勾画时空的前景和背景线条,然后构造一个拉普拉斯方程驱动线条在三维的视频体上进行扩散,得到一个粗糙的抠取结果.随后,采用一种新颖的保持时空一致性的抠取技术,利用局部的统计信息和邻域信息,通过少数的迭代即可收敛到全局最优的抠取结果.最后,最优化一个新的全局代价函数在整个三维体上重建前景颜色,如实地保留了抠图结果的时空连贯性.算法的每一步计算都可转化为线性方程组进行求解,因此对于千万像素级的视频数据,也能快速得到高质量的抠取结果.通过对复杂的视频序列进行测试,展示了高质量的抠图结果和算法的高效性. 相似文献
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