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資管系 詹永寬老師
本發明提出一有效和可調權重之影像切割方法，解決既有之 Otsu 門檻值法因為某一群組內資料量過大或者群組內標準差過大，而造成無法找到最佳門檻值的問題；而且本發明之方法對於同一個資料群可依不同應用需求採用不同的門檻值，本發明可利用基因演算法透過歷史資料的訓練，依照使用者需求不同，訓練出一組適用該應用的參數值，進而提供適當的門檻值，達到完整的影像切割目的。
本發明提供一改良向量量化編碼還原影像品質與快速編碼簿訓練方法其應用，首先，本發明將影像區塊分成複數個資料群，並依照每一群組的影像區塊標準差與資料量來從每一群組訓練出Cg個編碼字；本發明可以有效提升壓縮影像品質，並且大大減少訓練編碼簿的時間。
一種梯度加權單元，包含：一比較器，接收一具有多個像素的原始畫面，並對於該原始畫面的每一像素，將該像素所處的一預設範圍內的所有像素的像素值進行比較，以得到該像素所對應的一最大像素值及一最小像素值；及一梯度加權模組，從該比較器接收每一像素的像素值及其所對應的該最大、最小像素值，並據以運算每一像素屬於邊緣的可能率而得到該原始畫面的該等像素所分別對應的一梯度加權值。
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