基于线裁剪的保特征图像缩放算法

基于线裁剪的保特征图像缩放算法

论文摘要

图像缩放技术是数字图像处理领域中一个研究重点。图像的分辨率调整、格式转换和在PDA等便携电子设备中在有限的屏幕上显示高分辨率的图像都需要使用图像缩放技术。传统的图像缩放技术采用插值算法,往往在缩放时会出现锯齿或者图像细节丢失现象,并且图像的内容发生了较大的缩放变化。近年来,Avidan和Shamir提出了一种基于线裁剪的保持图像内容的缩放算法,通过增加或者删除视觉重要性最弱的像素线来实现图像缩放,这样图像中的最重要的视觉信息就能在结果中保留下来。但是,由于没有考虑图像中的高层视觉信息,算法的结果不能保持图像中重要目标物体轮廓的特征。为此,本文提出了两种基于线裁剪的图像缩放算法:第一种方法是基于局部调整的方法来保持图像缩放结果的特征信息。图像特征的扭曲是由于像素线穿越图像的特征导致的,所以对于扭曲的特征要进行调整来保持特征。为此算法首先求出所有要增加或者删除的像素线,若有像素线穿越图像的特征,则将像素线与图像特征的交点是连续的聚为一类,聚类后根据特征点的斜率和连通性对每个类进行局部调整,调整后图像特征得以保持,克服了原算法无法保持图像特征这一问题。第二种方法是基于一条像素线的增删对于图像特征的影响仅限于它们交点邻域这一事实,通过引入度量特征点邻域相似性的能量函数,得到保持特征的图像缩放的能量优化算法。若像素线穿越图像特征时采用动态规划算法找出使得调整后特征点邻域相似性最大的路径进行局部调整,从而使得图像缩放过程中图像特征不会变形,达到保持图像的特征的目的。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 图像缩放技术概述
  • 1.2.1 几何变换缩放算法
  • 1.2.2 保持图像内容缩放算法
  • 1.3 本文主要工作
  • 2 保特征图像缩放的局部调整算法
  • 2.1 图像特征
  • 2.1.1 图像特征的定义及检测
  • 2.1.2 图像特征的多边形表示
  • 2.2 保特征图像缩放的局部调整算法描述
  • 2.2.1 图像特征的检测和多边形表示
  • 2.2.2 删除的水平像素线与图像特征相交的交点聚类
  • 2.2.3 判断图像特征的改变情况
  • 2.2.4 图像宽度修正
  • 2.2.5 算法的完整过程
  • 2.3 算法结果比较
  • 2.4 本章小结
  • 3 保特征图像缩放的能量优化算法
  • 3.1 能量函数的定义
  • 3.2 保特征图像缩放的能量优化算法描述
  • 3.2.1 判断是否进行局部调整保持特征
  • 3.2.2 删除垂直像素线的路径
  • 3.2.3 算法的完整过程
  • 3.3 算法结果比较
  • 3.4 本章小结
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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