抽象性
Figenfizy变换概念(短短F-transform)用于提高基于最大EigenFuzzySet(短微GESS)图像匹配结果和最小EigenFuzzySet(短微SEFS)对文献中已研究的最小成像匹配结果F直接变换图像可与F直接变换图像匹配并用合适的索引测量两个图像相似性等级实验图像数据集取自著名的普里马项目视图球体数据库,比较使用这种方法获取的结果和基于GESSSEFS从俄亥俄州立大学数据集提取视频框架进行其他实验
开工导 言
混淆关系方程的解析法在文献中研究周全(参参参参法一号-15并应用图像处理问题像图像压缩16-19号图像重构7,8,20码-22号..特别是EigenFuzzysets23号-25码应用到图像处理和医学诊断2,6,7,16..if图像 大小 (像素)被解读为模糊关系 上集 概念最伟大的EigenFuzzySet 最大值组成和最小EigenFuzzySet 最小max分解2,24码,25码学习使用26,27号图像匹配过程定义方形GESS和SEFS原创图像比较GESS和SEFS相匹配使用基根均值错误相似度度量法GESS和SEFS的长处在于内存存储方面,我们确实可以压缩图像数据集(即每个图像都有尺寸)。 数据集中,每个图像都通过GESS和SEFS存储,SEFS具有全维性 .
GESS和SEFS使用的主要缺陷是无法比较列数与列数不同的图像目标显示F变换图像匹配问题 减少图像数据集大小 泛型 不一定等于 数据集的维度与使用GESS和SEFS获取的维度相似 方便存储存储
F变换法28码-30码文献中用于图像和视频压缩29,31号-三十三图像分割20码数据分析22号,34号万事通实中31号,32码通过F转换压缩法获取解码图像质量显示优于用模糊关系方程获取并完全与JPEG技术相仿
F转换法的主要特征是即使在强压缩速率下仍保持重构图像可接受质量实中20码作者显示分割过程可直接应用到压缩图像上直接F转换图像匹配分析 目的是减少存储图像数据集用内存事实上,我们压缩单色图像(或多波段图像带) 大小 F直接转换矩阵 大小 使用压缩速率 .
通过使用距离,我们比较每个图像的F变换法和样本图像的F变换法并使用预处理阶段 压缩图像数倍压缩图中一号显示预处理阶段压缩三种单色组件中与三大带相对应的每种颜色图像 , 并 .
端端预处理阶段中,我们可以使用压缩图像数据集分析图像匹配假设原图像数据集由大小颜色图像组成 使用压缩速率 获取压缩图像数据集的维度完全由 像素
图中2系统化图像匹配过程样本图像压缩F转换法并用峰值信号对噪声比对比通过F变换获取的图像中的三大压缩带和样本图像推导带(短短PSNR)。结束过程后,我们用样本图像方面最大全PSNR确定数据集中的图像
此处单色图像或彩色图像带 大小 被解读为模糊关系 何人项 获取方式实现强度正常化 长度方面位像素 即称 .显示F转换法也可以应用到图像匹配过程 归根结底 并用GESS和SEFS方法得出相似结果比较测试由 颜色图像数据集取自Viewsphere数据库,图像数据集由一组对象图像组成,对象从不同方向通过用半屏上摄像头拍取,半屏中心与考虑对象相同。俄亥俄州立大学颜色数据集样本测试每一视频由由颜色图像组成框架组成显示ma-duger和srug运动的结果内段2回想F变异概念内段3回想GESSSEFS基础方法内段4我们建议图像匹配法 基础F变换实验图解解解析5和分节6确定性
二叉F变换二变量
后继29并限制我们自己 离散案例,让我们 并 递增点序 , .说那些模糊套件 (基本函数)组成模糊分治 if以下控件 :(1) 面向每一个 ;(2) if For ;3级 连续函数 ;(4) 严格加法 ... 并严格下降 For ;(5) 面向每一个 .
模糊分区 表示统一(6) 并 中位 并 等距离节点(7) 面向每一个 并 ;(8) 面向每一个 并 .
等一等 , 贝 节点之类 .况且, 模糊分治 并让 函数分配 带 并 足够稠密集选分区即为每个 参考文献 )存在索引 参考文献 )如此 参考文献 )矩阵化 直接F转换 与 并 if we have 并 后逆F变换 与 并 函数 定义化 下存定理持有29..
定理一等一等 受赋函数, 带 并 .后为每个人 中存在两个整数 , 相关模糊分区 联想 并 联想 等集 , 密度足以分治 满足对象 并 .
等一等 灰色图像大小 视之为 带 正像素归并值 提供由 if 长度灰度中27号万事通 通过F变换定义压缩 并 原封 去哪儿 , , , , 并 参考文献 ) 参考文献 )是一个模糊分治 参考文献 )下混淆关系解码版 并定义为 面向每一个 .分治 子矩阵 大小 ,调用区块2,16)压缩成块 大小 通过 定义为 并 原封 基本函数 参考文献 )定义下,构成划一混淆分治 参考文献 : 去哪儿 , , , 并 去哪儿 , , , .分解压缩 至 大小 通过设置为每一种 近似 最高任意量 定义定理一号,不幸的是,它不给方法查找二整数 并 中位数 .并证明数项值 并 .面向每一种压缩率 通过PSNR评析重构图像质量 去哪儿 华府市 来 重构图像通过重构块获取 .
3级Max-Min和Min-MaxEigenFuzzy集
等一等 非空数集 并 ,因此 中位 最大值组成成员功能方面,我们有 面向所有 并 定义为EigenFuzzy集 .等一等 , 迭代定义 已知2,24码,25码........ 中位数 GESS 最大值组成我们还考虑以下几点: 中位 表示最小最大组成,即成员功能 面向所有 并 定义中还指EigenFuzzy集 最小最大组成很容易看到这一点(14等值为: 去哪儿 并 取点定义 并 面向所有 .自 偏偏 GESS 关于最大值组成,立即证明模糊集 定义化 面向每一个 sEFS 最小最大组成
中27号基于GESS和SEFS图像匹配的距离使用大于图像尺寸 .确实,考虑两个单带图像大小 表示 并 中位距离由 去哪儿 , , GESSSEFS 中分别实现正常化 图像像素 .
中26,27号实验通过颜色图像显示大小 取自Viewsphere数据库的两个对象(擦除器和笔)。对象置居半屏中心,摄像头放入91个不同方向相机为从两个角度识别的每个方向制作图像(图片绘制) 并 图解3.
样本图像 上传 , 面向擦除器 , )比对另一图像 其余90个方向中选择GESS和SEFS用RGB空间中图像的三个组件计算,自然假设下一扩展17: 去哪儿 , , 等量度17)计算带 , , .GESS和SEFS组件从每个图像中提取,从而组成数据集存储存储量减少图像比对数据集使用中的图像18号)如果数据集包含 颜色图像大小 维度原数据集 GESS和SEFS数据集维 压缩速率 获取压缩率 if .
4级F变换图像匹配过程
图像数据集由大小颜色图像组成 .预处理阶段使用直接F变换法压缩数据集的每一图像每一图像分块大小 并每个块压缩成块大小 .图片编码压缩速率 .实验中我们设置原创压缩块大小 可类比于18号)例举 中使用 并 ... .
减值数据集中,我们存储每个图像的F变换构件PSNR介于样本图像间 和图像 定义每一次压缩率 公元前高山市九九) RMSE(rootpolide广场错误)由高山市10) if we have颜色图像,我们将总体PSNR定义为 去哪儿 , , 相似度度量20码)计算带 , , 压缩速率 .实验中,我们比较F变换法基础法(spr.GESS和SEFS)与PSNR比较所得结果20码) (重写)高山市18号中文本不适用我们使用色图像数据集256灰度和大小 视图圈数据库中为所考虑对象提供最佳图像像素 对象自身最大化PSNR22号)在其他实验中,我们使用F变换法取代颜色视频数据集,其中每个框架由256灰度和大小图像组成 俄亥俄大学采样数字色视频数据库彩色视频由一组框架组成图理假设视频中框架为样本图像,则证明样本图像中最大PSNR图像是贴近样本图像框架数的图像
5级测试结果
我们用GESSSEFS和F变换法对比所有图像数据集相匹配结果 取自Viewsphere数据库第一组图像数据集 关于擦除器 我们视之为样本图像 上图取自摄像头方向 并 .关于brevity,我们考虑由40个测试图像组成数据集,并比较 与图像考虑 其余40其他方向表内一号数据库表2)报告距离17)和(b)18号PSNR重写20码)和(b)22号带) GESSSEFS基础法
图中4显示索引PSNR趋势F变换法获取距离18号GESSSEFS方法获取
从表可以看到一号并2,两种方法都提供相同的回复:图像越像图像擦除程序朝向 并 下图5提供自 并 下图6)图中趋势4显示距离值18号增量随PSNR下降
为了进一步确认我们的方法,我们考虑第二个对象-笔-内含Viewsphere数据库,其样本图像 取自相机方向并带角 并 .问题限制为由40个测试图像组成最短距离数据集17)和(b)18号)spress20码)和(b)22号带) SEFS和GESS基础法(resp.f变换)报告表3数据库表4)
图中7显示索引PSNR趋势 F变换法获取距离 GESSSEFS方法获取从表可以看到3并4中两种方法中最优图像相似原创图像方向 并 下图8提供自 并 下图九九)也在这个例子中,图中趋势7显示距离值18号增量随PSNR下降
由俄亥俄大学采样数字色视频数据库提供每一框架为大小颜色图像 256灰度带使用压缩速率法 脱机即,在每个带中,每个框架分解成150个区块,每个区块有大小 压缩成块尺寸 .自 GESS和SEFS基础方法不适用将样本图像设置为对应视频第一个框架的图像高PSNR图像框架数接近样本框架数表内5使用F变换法报告最佳结果20码)和(b)22号带) .和预期一样,尽管略有变化,所有PSNR都通过增加框架数和第二框架(图解)而下降11框架最大PSNRr.t.第一个框架(图解)10内含样本图像
图中12显示PSNR趋势22号带框架号取图视频数据集中所有样本视频框架基于简洁性原因,现在我们只报告对俄亥俄州采样数字视频数据库中另一视频框架序列进行的另一次测试结果,视频流PSNR图15通过增加框架数和第二个框架减少值(图解14框架最大PSNRr.t.第一个框架(图解)13内含样本图像
支持F变换法有效性所有样本框架,我们测量PSRR最大样本框架代理值PSR0取自原版框架 代之以对应压缩框架 通过逆F变换解码图中16显示差差趋势0PSNR/PSNR0.趋势显示这一差值总小于2结果显示,如果我们用速率压缩数据集中的图像 F变换法,我们可以使用压缩图像数据集匹配过程,比较解压缩图像相对于样本图像,尽管信息因压缩而丢失
6级结论
图像大小结果 Viewsphere图像数据库显示,使用F变换法,我们在图像匹配方面和通过GESS和SEFS基础方法实现的内存减存方面都获得相同结果,后者仅适用于带图像 ,而我们的方法则关乎各种大小图像
此外,我们的测试用彩色视频框架大小 高山市 , 俄亥俄大学颜色视频数据集像素256灰度显示,通过选择第一个框架样本图像,我们获取图像最高PSRR