成果信息

敏感对象主要包括建筑物、汽车、植被、机场、桥梁等目标。首先进行敏感对象识别，利用对象在图像中的面积大小和位置关系，计算各对象的敏感度值，再利用Delaunay网格剖分得到初始的三角网格图像，将缩放损失函数与三角网格变形相结合。该方法根据敏感度值的大小，对图像对象进行不同比例的缩放，能够减少高敏感度区域的形变，得到较好的缩放效果。该软件目前已经使用，可以广泛运用于高分辨率图像或视频在移动终端设备显示时，进行必要的缩放，使其完整地显示在移动终端的屏幕上，也可以应用于多光谱遥感图像的敏感对象识别及缩放。)

背景介绍

该成果主要为解决目前图像缩放方法存在较小敏感信息可能会丢失、容易造成敏感对象的变形问题。)

应用前景

该软件可以识别高分辨率图像或视频，以及多光谱遥感图像中的敏感对象，并进行整个图像或者视频的缩放，能够重点突出敏感对象，使图像或视频中敏感对象的失真极小，保留图像或视频中重要的细节信息。该软件对满足移动终端用户在线浏览高质量图像的需求，以及多光谱遥感图像的敏感对象识别及缩放具有重要意义，可以广泛应用于城市信息化建设、交通流量监控、重点区域监控、人员密集区域应急监控、军事等领域。)