[发明专利]基于深度特征提取的图像重定向方法及系统、终端有效
| 申请号： | 201911216043.2 | 申请日： | 2019-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN111161340B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 宋利;吴继楠;张文军;解蓉;李琳;冯亚楠 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;咪咕文化科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06T7/194 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度特征提取的图像重定向方法及系统、终端，其中：训练用于前景分割的卷积神经网络，该网络可以将图像中的显著的前景物体和背景进行分割；使用所述网络提取出输入图像低阶特征和高阶特征，提取出不同尺度上的特征图；对所述特征图进行线性加权组合，生成衡量输入图像各像素重要程度的重要度图，并将输入图像和重要度图以预先设定好的网格大小为单位进行划分；根据重要度图计算设定的综合目标函数，通过求解一个二次最优化问题最终生成重定向图像。本发明改善了现有的图像重定向方法的对图像高阶语义理解不足，易造成显著物体发生明显变形、图像全局信息丢失的问题，更好地实现了图像的重定向。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 提取 图像 定向 方法 系统 终端 | ||
【主权项】：
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