Stejný rok, Nanjing univerzita navr

Stejný rok, Nanjing univerzita navrhla metodu měřítka pro obrazy založené na parametrizaci trojúhelníkové mřížky [8]. Tato metoda nejprve vylepšuje prominentní objekty v obraze a pak nepřiměřeně škáluje důležité oblasti obrazu podle důležitosti obrazových oblastí. Klíčem je vyjádřit obraz ve formě funkční tabulky a poté převést adaptivní situaci na parametrizovanou situaci pro mřížku, tj. Najít mřížku se stejnou topologií a cílovou velikostí jako funkční síť. V této metodě, aby se zabránilo tomu, že se obsah obrazu změní po neproporcionálním měřítku, jsou během procesu parametrizace posílena omezení pro důležité oblasti, pozadí a hranice. Současně je obraz zvětšen s několika prominentními oblastmi bez použití dalších algoritmů segmentace.

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同年，南京大学提出了一种基于三角形网格参数化的图像缩放方法[8]。此方法首先增强图像中的突出对象，然后根据图像区域的重要性不成比例地缩放图像的重要区域。关键是以功能表的形式表示图像，然后将自适应情况转换为网格的参数化情况，即找到具有与功能网络相同的拓扑和目标大小的网格。在这种方法中，为了防止图像内容发生不成比例的变化，在参数化过程中要加强对重要区域，背景和边界的约束。同时，在不使用其他分割算法的情况下，将图像放大了几个突出区域。

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同年，南京大学提出了基于三角网格参数化的图像比例法[8]。该方法首先改进图像中的突出对象，然后根据图像区域的重要性不合理地缩放图像的重要区域。关键是以函数表的形式表示图像，然后将自适应情况转换为网格的参数化情况，即网格。查找与功能网络具有相同拓扑和目标大小的网格。在此方法中，为了防止图像内容以非比例的比例比例变化，在参数化过程中加强了对重要区域、背景和边界的约束。同时，图像被放大了几个突出的区域，而无需使用额外的分段算法。

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同年，南京大学提出了一种基于三角网格参数化的图像测量方法[8]。该方法首先对图像中的突出对象进行改进，然后根据图像区域的重要性不成比例地缩放图像的重要区域。关键是以函数表的形式表示图像，然后将自适应情况转换为网格的参数化情况，即。找到与功能网络具有相同拓扑和目标大小的网格。在这种方法中，为了防止图像内容在不相称的尺度上发生变化，在参数化过程中加强了对重要区域、背景和边界的限制。同时，在不使用额外分割算法的情况下，将图像放大为几个显著区域。

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