一种计算机图片集中图片剪切拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种计算机图片集中图片剪切拼接方法，包括以下步骤：步骤1，重要度评估；步骤2，展示面板子区域划分得到每幅图片的显示空间：选取与图片集中图片数量相同的一组圆，其中各个圆的初始半径之间的比例与所述每幅图片的重要度之间的比例相同，通过圆填充方法填充展示面板，填充完成后由圆的外切多边形划分得到展示面板子区域，从而确定每幅图片在展示面板上的显示空间Qp；步骤3，显示参数优化：确定每幅图片的朝向角θ，摆放位置、缩放尺度；步骤4，无缝混合渲染。本发明专利技术包括以下优点：更能满足人们对人物照片的客观需求。本发明专利技术会通过人脸检测设置显示人脸为最高优先级，从而有效的避免了人脸被其他照片的显示区域遮挡的情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于计算机图像、多媒体信息技术等领域。
技术介绍
随着手持照相设备的日益普及，人们拍照更加方便，获取的图片更加丰富，继而对图片集自动管理技术的需求更加突显。作为一种重要的图片集摘要和展示技术，图片拼贴近年来正受到越来越多的重视。图片拼贴的主要目的在于提供一个紧致、丰富而美观的图片集摘要图。由于手动制作这样的拼贴摘要图需要用到一些专业的图片编辑技巧同时耗时颇多，自动化的拼贴摘要图生成技术近年来成为了 一个研究热点。传统的图片拼贴方法一般基于构造一个优化框架，将拼贴结果的好坏以某种客观标准加以量化，此优化方程通常具有复杂的非线性形式。由于每张图片的状态决定于若干参数，总共可能产生成百上千个参数需要优化。在如此复杂的非线性优化方程中求解如此规模的优化解通常是低效的，同时也很容易陷入局部最优解。尽管一些提升求解效率的方法已先后被提出，但此类方法仍有其固有的局限性。一方面，每张图片的最优状态参数往往与其它若干图片的状态紧耦合，导致某张图片状态的更新全局性或局部地影响到其它图片，从而导致拼贴的可扩展性很差。另一方面，各张图片通常都统一对待，图片的缩放因子很少被当成重要的影响因素本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机图片集中图片剪切拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，重要度评估：计算图片集中每幅图片的颜色特征，通过统计图片中颜色的多样性获得每幅图片的颜色复杂度SC；采用土方移动距离方法计算图片集中各个图片之间的EMD距离，将每幅图片与其他图片的EMD距离最小值作为该图片与图片集中其他图片的相似度SD，将SC和SD的加权和作为该图片的重要度SI；步骤2，展示面板子区域划分得到每幅图片的显示空间：选取与图片集中图片数量相同的一组圆，其中各个圆的初始半径之间的比例与所述每幅图片的重要度之间的比例相同，通过圆填充方法填充展示面板，填充完成后由圆的外切多边形划分得到展示面板子区域，从而确定每幅图片...

【技术特征摘要】
1.种计算机图片集中图片剪切拼接方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1，重要度评估:计算图片集中每幅图片的颜色特征，通过统计图片中颜色的多样性获得每幅图片的颜色复杂度S。；采用土方移动距离方法计算图片集中各个图片之间的EMD距离，将每幅图片与其他图片的EMD距离最小值作为该图片与图片集中其他图片的相似度SD，将S。和Sd的加权和作为该图片的重要度S1 ； 步骤2，展示面板子区域划分得到每幅图片的显示空间:选取与图片集中图片数量相同的一组圆，其中各个圆的初始半径之间的比例与所述每幅图片的重要度之间的比例相同，通过圆填充方法填充展示面板，填充完成后由圆的外切多边形划分得到展示面板子区域，从而确定每幅图片在展示面板上的显示空间Qp ; 步骤3，显示参数优化:确定每幅图片的朝向角Θ，摆放位置、缩放尺度；首先在给定范围内设定每一幅图片的朝向角Θ ;计算每个图片的重要度图，将含有人脸图像的图片中人脸图像区域内每个像素的重要度值置为最大值；将每个图片中高于预设重要度阈值的像素组成连通区域，按照连通区域面积由大至小排序后，将面积排序前1/3的连通区域划分至一个多边形区域内，该多边形区域即是该图片的ROI区域A ;然后根据图片设定的朝向角Θ、图片的ROI区域以及步骤2中确定的图片对应的显示空间Qp，确定图片摆放位置和缩放尺度； 步骤4，无缝混合渲染，基于概率混合模型对展示面板子区域之间的边界区域进行无缝混合渲染，从而完成计算机图片集中图片剪切拼接。2.据权利要求1所述的一种计算机中图片剪切拼接方法，其特征在于，所述步骤I具体包括以下步骤: 步骤11，使用HSV颜色空间上的直方图统计信息定义颜色的复杂度，H通道上的颜色复杂度if采用如下公式计算:3.据权利要求2所述的一种计算机图片集中图片剪切拼接方法，其特征在于，步骤2中包括以下步骤: 步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭延文，余宗桥，范荣斐，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：