基于Seam Carving方法的圖像縮放技術(shù)研究.pdf

1、圖像縮放是數(shù)字圖像處理技術(shù)的一個重要組成部分，傳統(tǒng)的圖像縮放方法主要有裁剪方法、線性縮放方法、列移除法和最優(yōu)法等。這些方法都在不同程度上存在缺陷，其中線性縮放方法會使圖像中顯著物體縮放至難以辨認(rèn)或扭曲；裁剪法僅僅關(guān)注圖像中最重要的區(qū)域，裁剪掉周圍的冗余信息生成縮放圖像，但往往丟棄了圖像中大量的背景信息，不利于用戶對圖像的理解。基于內(nèi)容感知的圖像縮放技術(shù)是近來研究比較熱門的課題之一，在圖像縮放中考慮圖像內(nèi)容對圖像進(jìn)行處理。
　　本文

2、提出一種基于Seam Carving技術(shù)的圖像縮放方法，首先對圖像進(jìn)行能量描述，使圖像中不同內(nèi)容的景物具有不同的能量，然后找到圖像水平和垂直方向的最低能量線，對其進(jìn)行刪除或插入操作，通過對能量函數(shù)的定義，計算索引矩陣，改進(jìn)了已有的單、雙坐標(biāo)方向尺寸變換算法，提高了Seam Carving技術(shù)應(yīng)用于尺寸縮放時的計算效率；通過研究Seam Carving技術(shù)在圖像縮放及目標(biāo)保留移除中存在的問題，已有的基于像素點計算圖像能量函數(shù)的方法會對某些

3、圖像失效，提出一種基于顯著性區(qū)域?qū)D像進(jìn)行縮放的方法。該方法給出了顯著性區(qū)域檢測模型，實現(xiàn)了顯著區(qū)域的分割，并賦予這些區(qū)域不同的權(quán)值，選取合適的閾值，利用圖像分割的方法將重要區(qū)域保留下來，再將顯著性檢測分割結(jié)果加權(quán)到能量函數(shù)上，增強能量函數(shù)對圖像中重要區(qū)域的保護(hù)，使之在圖像縮放中最大限度地保留圖像的重要內(nèi)容與邊緣結(jié)構(gòu)。此外，該方法還能夠有效區(qū)分顯著性區(qū)域與非顯著性區(qū)域，對于顯著性區(qū)域采取Seam Carving技術(shù)進(jìn)行圖像縮放，而對非顯

4、著性區(qū)域采取尺寸縮放方法，在此基礎(chǔ)上，提出一種圖像擬合函數(shù)，對顯著性區(qū)域與非顯著性區(qū)域的縮放結(jié)果進(jìn)行整合，從而更好地避免用戶感興趣區(qū)域出現(xiàn)內(nèi)容失真的情況，實現(xiàn)指定目標(biāo)移除和感興趣區(qū)域保留。
　　實驗結(jié)果表明，Seam Carving方法對圖像的處理能夠達(dá)到令人滿意的效果，不僅能夠?qū)D像進(jìn)行有效的縮放，還能成功實現(xiàn)用戶感興趣區(qū)域保留與指定目標(biāo)移除的功能，是一種良好且高效的方法。
　　本文對圖像縮放技術(shù)進(jìn)行了有益的探索。在后續(xù)工