一种图像无缝嵌入的方法技术

本发明专利技术公开了一种图像无缝嵌入的方法，包括以下步骤，取图像中的区域为P，P中的每一个内部像素x，计算其相对于∂P的均值坐标并进行存储；对于区域P边缘∂P的每一个像素pi，计算在该像素位置处目标图像和源图像颜色的差值并存储，对于区域P中的每一个内部像素x，计算RGB颜色纠正矢量，对源图像和目标图像进行相同比例的金字塔降采样；对降采样后的源图像和目标图像计算每个内部像素x对应的RGB颜色纠正矢量r(x)；本发明专利技术通过近似假设大大简化的计算，结合图像金字塔和GPU并行计算技术实现高分辨率图像嵌入的实时运算目标的程序编写非常容易，从而使得其实现难度大大降低，并能实现高分辨率图像嵌入的实时运算目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像嵌入
，尤其涉及。
技术介绍
图像嵌入是一种将源图像通过数字图像处理技术无缝的嵌入目标图像的算法，将 图像直接黏贴至目标图像中时，可以看到区域出现了明显的边界，整幅图像看起来极不自 然通过图像嵌入技术处理后可以看出图像的效果比较自然，目前主要的方法通过求解泊松 方程（Poisson equation)或类似的偏微分方程来实现。现有的技术求解泊松方程一般通 过归结为求解大规模线性方程组的方式来实现。但是当图像尺寸较大时，求解大规模线性 方程组的计算复杂度非常高，并且对计算机内存的需求也非常大。因此现有的方法在处理 高分辨率图像嵌入时的运算效率比较低，无法满足实时（或接近实时）应用的要求。此外 编程实现的难度较高也是上述方法的一个缺点。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术解决了上述问题，提供了。 技术方案：，包括以下步骤： 步骤一：取图像中的区域为P，P中的每一个内部像素 X，通过式和 计算其相对于逆的均值坐标并进行存储； 步骤二：对于区域P边缘SP的每一个像素 P1，计算在该像素位置处目标图像和源 图像颜色的差值并存储： (Iiffi= I t(Pi)-Is(Pi) 其中It(P1)和Is(P 1)分别为目标图像和源图像在像素 P1处的RGB颜色值； 步骤三：对于区域P中的每一个内部像素 X，通过下式计算RGB颜色纠正矢量： 步骤四：对源图像和目标图像进行相同比例的金字塔降采样； 步骤五：对降采样后的源图像和目标图像按上述步骤一至步骤三计算每个内部像 素 X对应的RGB颜色纠正矢量r(x);用双线性插值技术将RGB颜色纠正矢量r(x)图提升 到原始的目标图像分辨率；利用式Ic(X) = Is(X)+r(X)计算图像嵌入后每一个内部像素 X 的RGB值。 优选的，步骤四中降采样率通过下式进行计算： 其中H和W分别为源图像的高和宽； 优选的，步骤五中使用GPU并行计算技术加速，其中输入为：区域P边缘逆的像素 列表；区域内部像素坐标列表Pin ;目标图像和源图像颜色的差值矢量列表diff ;输出为： 区域内部像素 RGB颜色纠正矢量列表r。 有益效果：本专利技术与现有技术相比，其优点在于通过合理的近似假设大大简化的 计算，进一步结合图像金字塔和GPU并行计算技术实现高分辨率图像嵌入的实时运算目标 的程序编写非常容易，从而使得其实现难度大大降低，非常便于编程实现，并能实现高分辨 率图像嵌入的实时运算目标。【附图说明】 图1为均值坐标计算简化公式的几何意义。【具体实施方式】 下面结合【具体实施方式】，进一步阐明本专利技术。 ，包括以下步骤： 步骤一：取图像中的区域为P，P中的每一个内部像素 X，通过式和 计算其相对于便的均值坐标并进行存储； 其中上述式得到的方式为： (1)改进的均值坐标计算 原方程为： I I · I I表示欧氏距离， 由于tan (X)在0附近的泰勒级数展开形式如下： 从而当X在0附近时，tan (X)可以用X近似。我们可以通过边缘跟踪技术使得SP 是由间隔为1像素的四联通像素组成，因此满足a i JP a i接近于0。因此式可以简化为： 为了进一步简化式，参考图1 : 其中弧Plq是以X为圆心，线段P1X长度为半径的圆弧，根据几何定义： 其中I |Plq| |a为弧p iq的长度。由于PjPpll为四联通像素的两个相邻像素，所 以线段P1P1^长度为1，此外由于α廣小，线段叫为a i的角平分线，因此弧Plq的长度 可以近似为0. 5。从而可以简化为： 同理我们可以得到： 最终可以将其简化为 步骤二：对于区域P边缘逆的每一个像素 pi，计算在该像素位置处目标图像和源 图像颜色的差值并存储： Cliff1= I t (P1)-Is (P1) 其中It(P1)和Is(P 1)分别为目标图像和源图像在像素 pi处的RGB颜色值； 步骤三：对于区域P中的每一个内部像素 X，通过下式计算RGB颜色纠正矢量： 步骤四：对源图像和目标图像进行相同比例的金字塔降采样； 步骤五：对降采样后的源图像和目标图像按上述步骤一至步骤三计算每个内部像 素 X对应的RGB颜色纠正矢量r(x);用双线性插值技术将RGB颜色纠正矢量r(x)图提升 到原始的目标图像分辨率；利用式Ic(X) = Is(X)+r(X)计算图像嵌入后每一个内部像素 X 的RGB值。 优选的，步骤四中降采样率通过下式进行计算： 其中H和W分别为源图像的高和宽； 优选的，步骤五中使用GPU并行计算技术加速，输入：区域P边缘3P的像素列表； 区域内部像素坐标列表Pin ;目标图像和源图像颜色的差值矢量列表diff ;输出：区域内部 像素 RGB颜色纠正矢量列表r， GPU并行计算技术加速 由于每个内部像素 X对应的RGB颜色纠正矢量r(x)仅依赖于SP的像素，而和其他 的内部像素无关，从而可以通过GPU并行计算技术来对上一节中步骤二进行进一步的并行 加速，具体开发可以通过CUDA或OpenCL等并行开发库来完成，主要算法流程如下： 通过上述改进后可以使得运算速度较之有极大的提升，具体对比效果见下表， 测试环境为：Intel 3.4GHz i7-4770CPU，16GB内存，Windows 7 64位操作系统，显卡为 NVidia GTX 780Ti〇【主权项】1. ，其特征在于，包括W下步骤： 步骤一：取图像中的区域为P，P中的每一个内部像素X，通过式计算其相对于鎌的均值坐标并进行存储； 步骤二：对于区域P边缘辦的每一个像素pi,计算在该像素位置处目标图像和源图像 颜色的差值并存储： diff,=It(Pi)-Is(Pi) 其中It(Pi)和L(Pi)分别为目标图像和源图像在像素pi处的RGB颜色值； 步骤Ξ:对于区域P中的每一个内部像素X，通过下式计算RGB颜色纠正矢量：步骤四：对源图像和目标图像进行相同比例的金字塔降采样； 步骤五：对降采样后的源图像和目标图像计算每个内部像素X对应的RGB颜色纠正矢 量r(x);用双线性插值技术将RGB颜色纠正矢量r(x)图提升到原始的目标图像分辨率；利 用式Ic(x) =Is(x)+r(x)计算图像嵌入后每一个内部像素X的RGB值。2. 根据权利要求1所述的图像无缝嵌入的方法，其特征在于，步骤四中降采样率通过 下式进行计算：其中Η和W分别为源图像的高和宽。3. 根据权利要求1所述的图像无缝嵌入的方法，其特征在于，步骤五中使用GPU并行计 算技术加速，其中输入为：区域P边缘巧的像素列表；区域内部像素坐标列表Pin;目标图 像和源图像颜色的差值矢量列表diff;输出为：区域内部像素RGB颜色纠正矢量列表r。【专利摘要】本专利技术公开了，包括以下步骤，取图像中的区域为P，P中的每一个内部像素x，计算其相对于<i>?</i>P的均值坐标并进行存储；对于区域P边缘<i>?P</i>的每一个像素pi，计算在该像素位置处目标图像和源图像颜色的差值并存储，对于区域P中的每一个内部像素x，计算RGB颜色纠正矢量，对源图像和目标图像进行相同比例的金字塔降采样；对降采样后的源图像和目标图像计算每个内部像素<b>x</b>对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像无缝嵌入的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一:取图像中的区域为P，P中的每一个内部像素x，通过式和计算其相对于的均值坐标并进行存储；步骤二：对于区域P边缘的每一个像素pi，计算在该像素位置处目标图像和源图像颜色的差值并存储：diffi＝It(pi)‑Is(pi)其中It(pi)和Is(pi)分别为目标图像和源图像在像素pi处的RGB颜色值；步骤三：对于区域P中的每一个内部像素x，通过下式计算RGB颜色纠正矢量：步骤四:对源图像和目标图像进行相同比例的金字塔降采样；步骤五：对降采样后的源图像和目标图像计算每个内部像素x对应的RGB颜色纠正矢量r(x)；用双线性插值技术将RGB颜色纠正矢量r(x)图提升到原始的目标图像分辨率；利用式Ic(x)＝Is(x)+r(x)计算图像嵌入后每一个内部像素x的RGB值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：彭振云，
申请(专利权)人：苏州华漫信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32