一种基于内容的图像自适应缩放方法技术

一种基于内容的图像自适应缩放方法属于图像处理领域。本发明专利技术通过将现有的细缝裁减进行加权并和网格映射结合在一起。本方法首先采用细缝裁减的方法对图像进行裁减，当细缝落入重要区域，对其邻近细缝的能量进行加权，以减少重要区域的细缝裁减，增加非重要区域的细缝裁减；对于细缝裁减后的图像进行网格映射，使图像达到目标尺寸。本发明专利技术不仅缩放了非重要区域的图像信息，并且有效的保持了缩放后重要图像信息的比例和细节，实现了图像内容自适应的最优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，具体涉及的研究及实现。具体是一种细缝裁减和网格映射最优化结合进行内容自适应的方法。
技术介绍
随着移动多媒体技术的迅速发展，如移动电话和高清电视的不断换代更新，不同类型不同尺寸的显示终端不断涌现以适应各种不用的用户需求。为了保证不同设备的用户都能够舒适地观看同样的图像内容，这就要求图像重定位系统，使图像内容能够自适应于不同尺寸、不同比例的用户终端，研究保持图像主要内容的自适应技术具有重要的应用意义。现在已经提出了很多的内容自适应方法主要有基于细缝裁减(seam carving) 的方法，基于网格的重定位(mesh-based retargetig)的方法和二者混合(hybrid approaches) StJ77 °基于细缝裁减方法特点是能够最大限度的保持图像中的重要区域，去除最低能量区域。但是当图像中的不重要信息全部去除后，继续采用细缝裁减方法势必会带来重要信息的损失和对象变形，从而导致图像视觉质量快速下降。基于网格的重定位的方法首先由用户设定一些需要保持形状的感兴趣的重要区域，在进行图像缩放时，感兴趣区基本上采取相似变换，而其它区域则采取非线性变本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于内容的图像自适应缩放方法，其特征在于步骤如下：１）输入原始图像，并设定输出图像的目标尺寸；２）用显著度图提取参考图像的重要信息，并用阈值将重要区域像素置为０，非重要区域像素置为１，并参考这些信息进一步对重要信息内容进行评价；所述步骤２）具体包括：２．１）将参考图像转化为灰度图像２．２）计算阈值ｒ０，ｒ０为各像素点的灰度值ｇ（ｘ，ｙ）之和的平均值；２．３）用显著度图提取图像中的重要像素信息，并用如下阈值法得到二值图像函数ｂ（ｘ，ｙ），（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｂ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）...

【技术特征摘要】
1.一种基于内容的图像自适应缩放方法，其特征在于步骤如下(1)输入原始图像，并设定输出图像的目标尺寸；(2)用显著度图提取参考图像的重要信息，并用阈值将重要区域像素置为0，非重要区域像素置为1，并参考这些信息进一步对重要信息内容进行评价；所述步骤2~)具体包括·2.1)将参考图像转化为灰度图像(2. 2)计算阈值A，r0为各像素点的灰度值g(x，y)之和的平均值；(2.3)用显著度图提取图像中的重要像素信息，并用如下阈值法得到二值图像函数 b(x, Y),b(x,y) = \ '·； °，其中值为0的像素为重要像素，并得到每一个像素点的坐 [0 g(x,y)>r0标值；(3)用改进的细缝裁减方法对灰度图像进行裁减，首先尽量多的对非重要信息部分进行细缝裁减，如果细缝穿过重要区域，需对细缝的邻近的像素值进行加权，从而使过重要区域的细缝的数量减少，来有效的保持重要区域的形状，具体包括(3.1)细缝裁减的初始化先计算原始图像中每个像素的灰度值，作为初始灰度值；然后从第二行像素开始计算每一个像素的灰度加权函数；其灰度加权函数是这个像素与其紧邻的左上方、上方、右上方的三个像素分别加权，取其最小值；在第二行像素的第一个像素由于没有左上方的像素，第二行像素的第一个像素加权后的灰度值为第二行像素的第一个像素分别与其正上方、右上方像素加权，加权和较小的那个像素为此像素点的灰度值；在第二行像素的最后一个像素像素由于没有右上方的像素，加权后的灰度值为第二行像素的最后一个像素与其正上方以及左上方像素二者之中较小的那个像素灰度值之和；其余的第二行像素的加权后的灰度值为该...

【专利技术属性】
技术研发人员：毋立芳，曹连超，高美琴，宫玉，刘书琴，邓亚丽，颜凤辉，刘桤，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：11