一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其通過對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測以獲取圖像的顯著性區(qū)域，并計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域，最后根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖，從而能夠快速有效的獲取大量圖像的縮略圖，使得獲取的縮略圖能夠體現(xiàn)圖像的主體區(qū)域，并充分展示整張圖像的信息，方便用戶快速瀏覽。
【專利說明】一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像處理方法，特別是一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，我們?cè)谂臄z時(shí)為了使拍攝照片更好看，往往在構(gòu)圖上采用“黃金分割”，它是廣泛存在于自然界的一種現(xiàn)象，簡單的說就是將攝影主體放在位于畫面大約三分之一處，讓人覺得畫面和諧充滿美感?！包S金分割法”又稱“三分法則”，“三分法則”就是將整個(gè)畫面在橫、豎方向各用兩條直線分割成等份的三部分，我們將拍攝的主體放置在任意一條直線或直線的交點(diǎn)上這樣比較符合人類的視覺習(xí)慣。拍攝時(shí)可直接調(diào)出相機(jī)的“井”字輔助線，將拍攝主體放在4個(gè)交叉點(diǎn)上，這樣畫面立刻就活了起來。而在相冊(cè)的縮略圖由于整體布局以及美觀的原因，采用正方形的居中裁剪方式，使得目前我們獲取的縮略圖在很大部分圖像上無法展示用戶的主體區(qū)域，導(dǎo)致用戶無法通過縮略圖了解整張圖的信息，無法起到縮略圖的真正作用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明為解決上述問題，提供了一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，能夠快速有效的獲取大量圖像的縮略圖，方便用戶瀏覽。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0005]一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0006]10.接收待處理圖像；
[0007]20.對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測以獲取圖像的顯著性區(qū)域；
[0008]30.計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域；
[0009]40.根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖。
[0010]優(yōu)選的，所述的步驟20中對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測進(jìn)一步包括:
[0011]21.提取圖像特征:采用高斯濾波器對(duì)待處理圖像進(jìn)行濾波和采樣，形成以待處理圖像為底層的高斯金字塔模型；然后對(duì)高斯金字塔模型中的每一層分別提取各種圖像特征，形成特征金字塔模型；再根據(jù)該特征金字塔模型進(jìn)行計(jì)算得到所述待處理圖像的特征圖；
[0012]22.生成顯著圖:把每一個(gè)所述的特征圖歸一化處理，并將各個(gè)歸一化處理后的特征圖進(jìn)行綜合計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)于待處理圖像的顯著圖。
[0013]優(yōu)選的，所述的步驟20中對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測后生成顯著圖，用白色和黑色對(duì)該顯著圖進(jìn)行標(biāo)記以獲取圖像的顯著性區(qū)域，其中，白色表示圖像中顯著的區(qū)域，黑色表示圖像中不顯著的區(qū)域。
[0014]優(yōu)選的，所述的步驟20中獲取圖像的顯著性區(qū)域是指將待處理圖像進(jìn)行縮小處理，并獲取縮小后的圖像的顯著性區(qū)域。[0015]優(yōu)選的，所述的步驟30中計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域，主要通過標(biāo)記法對(duì)所述顯著圖進(jìn)行連通區(qū)域的計(jì)算和提取，從而得到最大矩形區(qū)域。
[0016]優(yōu)選的,所述的標(biāo)記法進(jìn)一步包括:
[0017]31.初始標(biāo)記值記為I ;
[0018]32.對(duì)所述顯著圖進(jìn)行逐行掃描，找到一個(gè)未標(biāo)記區(qū)域的顏色為白色的像素點(diǎn)，標(biāo)記該像素點(diǎn)的標(biāo)記值為I ;
[0019]33.檢查該點(diǎn)的八鄰域的像素點(diǎn)并標(biāo)記像素點(diǎn)滿足為顏色為白色的像素點(diǎn)且未被標(biāo)記的標(biāo)記值為當(dāng)前標(biāo)記值，同時(shí)將新增的標(biāo)記像素點(diǎn)記錄下來作為區(qū)域增長的種子點(diǎn)；
[0020]34.在后續(xù)的標(biāo)記像素點(diǎn)過程中，不斷從記錄種子點(diǎn)的數(shù)組中取出一個(gè)種子，實(shí)施上述的操作，如此循環(huán)，直到記錄種子點(diǎn)的數(shù)組為空；
[0021]35.若一個(gè)連通區(qū)域標(biāo)記結(jié)束，則標(biāo)記值+1，并遍歷下一個(gè)連通區(qū)域，直到所有像素點(diǎn)被標(biāo)記為止；
[0022]36.獲取每個(gè)標(biāo)記值的最大區(qū)域，并將每個(gè)標(biāo)記值為I的白色區(qū)域連接起來，然后計(jì)算出顯著性區(qū)域與非顯著性區(qū)域的比例達(dá)到最大的矩形區(qū)域?yàn)樗龅淖畲缶匦螀^(qū)域。
[0023]優(yōu)選的，所述的步驟40中根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖，主要是通過對(duì)最大矩形區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大計(jì)算得到縮略圖矩形區(qū)域，然后根據(jù)該縮略圖矩形區(qū)域?qū)Υ幚韴D像進(jìn)行截取得到縮略圖。
[0024]優(yōu)選的，所述的對(duì)最大矩形區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大計(jì)算得到縮略圖矩形區(qū)域的計(jì)算方法為:
[0025]41.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的寬比例ratw:
[0026]ratw = tw/w ；
[0027]42.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的高比例rath:
[0028]rath = th/h ；
[0029]43.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的最小比例rat ;
[0030]rat = min (ratw, rath)；
[0031]44.計(jì)算縮略圖矩形區(qū)域的寬sw和高sh:
[0032]sw = w*rat ；
[0033]sh = h*rat ；
[0034]45.計(jì)算縮略圖矩形區(qū)域在待處理圖像中的起始坐標(biāo)(tx, ty):
[0035]tx = (sw-tw) *0.5+x ；
[0036]ty = (sh-th) *0.5+y ；
[0037]其中，x、y、w、h表示最大矩形區(qū)域在待處理圖像中的起始坐標(biāo)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、寬、高；tx、t y、tw、th表示縮略圖在待處理圖像中的起始坐標(biāo)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、寬、高。
[0038]本發(fā)明的有益效果是:
[0039]本發(fā)明的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其通過對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測以獲取圖像的顯著性區(qū)域，并計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域，最后根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖，從而能夠快速有效的獲取大量圖像的縮略圖，使得獲取的縮略圖能夠體現(xiàn)圖像的主體區(qū)域，并充分展示整張圖像的信息，方便用戶快速瀏覽?！緦＠綀D】

【附圖說明】
[0040]此處所說明的附圖用來提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中:
[0041]圖1為本發(fā)明一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法的流程簡圖；
[0042]圖2為本發(fā)明一實(shí)施例的待處理圖像；
[0043]圖3為對(duì)圖2進(jìn)行圖像顯著性檢測后的圖；
[0044]圖4為在圖3的基礎(chǔ)上獲取最大矩形區(qū)域的不意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0045]為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0046]如圖1所示，本發(fā)明的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其包括以下步驟:
[0047]10.接收待處理圖像，如圖2 ;
[0048]20.對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測，如圖3，以獲取圖像的顯著性區(qū)域；
[0049]30.計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域，如圖4 ;主要是為了獲取顯著性區(qū)域最大的部分，方便接下來的獲取縮略圖；
[0050]40.根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖。
[0051]所述的步驟20中對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測進(jìn)一步包括:
[0052]21.提取圖像特征:采用高斯濾波器對(duì)待處理圖像進(jìn)行濾波和采樣，形成以待處理圖像為底層的高斯金字塔模型；然后對(duì)高斯金字塔模型中的每一層分別提取各種圖像特征，形成特征金字塔模型；再根據(jù)該特征金字塔模型進(jìn)行計(jì)算得到所述待處理圖像的特征圖；具體為:先把待處理圖像表示成9層的高斯金字塔，其中第O層是待處理圖像，I到8層分別是用5*5的高斯濾波器對(duì)待處理圖像進(jìn)行濾波和采樣形成的，大小分別為待處理圖像的1/2到1/256，然后對(duì)金字塔每一層分別提取各種特征，例如:亮度、紅色、綠色、藍(lán)色、黃色、方向等特征，形成特征金字塔，然后再進(jìn)行計(jì)算得到各個(gè)特征的特征圖。
[0053]22.生成顯著圖:把每一個(gè)所述的特征圖歸一化處理，以消除干擾噪聲及突出顯著部分，并將各個(gè)歸一化處理后的特征圖進(jìn)行綜合計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)于待處理圖像的顯著圖；具體為:對(duì)每個(gè)特征圖分別用二維高斯差函數(shù)進(jìn)行卷積，并把卷積結(jié)果疊加回原特征圖，使同種特征以側(cè)抑制的方式在空間上競爭；卷積和迭代過程進(jìn)行多次，這樣可以讓少數(shù)幾個(gè)最顯著的點(diǎn)均勻分布在整個(gè)特征圖上，從而每個(gè)特征圖上只保留少數(shù)的幾個(gè)顯著點(diǎn)，在疊加多個(gè)特征圖時(shí)能把多種顯著特征的點(diǎn)突現(xiàn)出來；接下來分別把每一類歸一化后的特征圖逐點(diǎn)求和，得到對(duì)應(yīng)于每一類特征的顯著圖，綜合所有特征的顯著性，就得到對(duì)應(yīng)于待處理圖像的顯著圖。
[0054]所述的步驟20中對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測后生成顯著圖，用白色和黑色對(duì)該顯著圖進(jìn)行標(biāo)記以獲取圖像的顯著性區(qū)域，其中，白色表示圖像中顯著的區(qū)域，黑色表示圖像中不顯著的區(qū)域；本實(shí)施例中，所述的步驟20中獲取圖像的顯著性區(qū)域是指將待處理圖像先進(jìn)行縮小處理，并獲取縮小后的圖像的顯著性區(qū)域。
[0055]所述的步驟30中計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域，主要通過標(biāo)記法對(duì)所述顯著圖進(jìn)行連通區(qū)域的計(jì)算和提取，從而得到最大矩形區(qū)域。
[0056]所述的標(biāo)記法進(jìn)一步包括:
[0057]31.初始標(biāo)記值記為I ;
[0058]32.對(duì)所述顯著圖進(jìn)行逐行掃描，找到一個(gè)未標(biāo)記區(qū)域的顏色為白色的像素點(diǎn)，標(biāo)記該像素點(diǎn)的標(biāo)記值為I ;
[0059]33.檢查該點(diǎn)的八鄰域的像素點(diǎn)并標(biāo)記像素點(diǎn)滿足為顏色為白色的像素點(diǎn)且未被標(biāo)記的標(biāo)記值為當(dāng)前標(biāo)記值，同時(shí)將新增的標(biāo)記像素點(diǎn)記錄下來作為區(qū)域增長的種子點(diǎn)；
[0060]34.在后續(xù)的標(biāo)記像素點(diǎn)過程中，不斷從記錄種子點(diǎn)的數(shù)組中取出一個(gè)種子，實(shí)施上述的操作，如此循環(huán)，直到記錄種子點(diǎn)的數(shù)組為空；
[0061]35.若一個(gè)連通區(qū)域標(biāo)記結(jié)束，則標(biāo)記值+1，并遍歷下一個(gè)連通區(qū)域，直到所有像素點(diǎn)被標(biāo)記為止；
[0062]36.獲取每個(gè)標(biāo)記值的最大區(qū)域，并將每個(gè)標(biāo)記值為I的白色區(qū)域連接起來，然后計(jì)算出顯著性區(qū)域與非顯著性區(qū)域的比例達(dá)到最大的矩形區(qū)域?yàn)樗龅淖畲缶匦螀^(qū)域，如圖2至圖4所示。
[0063]所述的步驟40中根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖，主要是通過對(duì)最大矩形區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大計(jì)算得到縮略圖矩形區(qū)域，然后根據(jù)該縮略圖矩形區(qū)域?qū)Υ幚韴D像進(jìn)行截取得到縮略圖。
[0064]本實(shí)施例中，所述的對(duì)最大矩形區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大計(jì)算得到縮略圖矩形區(qū)域的計(jì)算方法為:
[0065]41.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的寬比例ratw:
[0066]ratw = tw/w ；
[0067]42.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的高比例rath:
[0068]rath = th/h ；
[0069]43.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的最小比例rat ;
[0070]rat = min (ratw, rath)；
[0071]44.計(jì)算縮略圖矩形區(qū)域的寬sw和高sh:
[0072]sw = w*rat ；
[0073]sh = h*rat ；
[0074]45.計(jì)算縮略圖矩形區(qū)域在待處理圖像中的起始坐標(biāo)(tx, ty):
[0075]tx = (sw-tw) *0.5+x ；
[0076]ty = (sh-th) *0.5+y ;
[0077]其中，x、y、w、h表示最大矩形區(qū)域在待處理圖像中的起始坐標(biāo)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、寬、高；tx、t y、tw、th表示縮略圖在待處理圖像中的起始坐標(biāo)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、寬、高。
[0078]本發(fā)明利用圖像顯著性檢測的原理，獲取縮小后的圖像的顯著性區(qū)域，即圖像的主體區(qū)域，然后根據(jù)該區(qū)域獲取顯著性區(qū)域的最大矩形，接著利用居中裁剪的方式獲取包含最大矩形范圍的縮略圖，從而能夠快速有效的獲取大量圖像的縮略圖，使得獲取的縮略圖能夠體現(xiàn)圖像的主體區(qū)域，并充分展示整張圖像的信息，方便用戶快速瀏覽。[0079]上述說明示出并描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式，不應(yīng)看作是對(duì)其他實(shí)施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本文發(fā)明構(gòu)想范圍內(nèi)，通過上述教導(dǎo)或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識(shí)進(jìn)行改動(dòng)。而本領(lǐng)域人員所進(jìn)行的改動(dòng)和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應(yīng)在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于，包括以下步驟: 10.接收待處理圖像； 20.對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測以獲取圖像的顯著性區(qū)域； 30.計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域； 40.根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于:所述的步驟20中對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測進(jìn)一步包括: 21.提取圖像特征:采用高斯濾波器對(duì)待處理圖像進(jìn)行濾波和采樣，形成以待處理圖像為底層的高斯金字塔模型；然后對(duì)高斯金字塔模型中的每一層分別提取各種圖像特征，形成特征金字塔模型；再根據(jù)該特征金字塔模型進(jìn)行計(jì)算得到所述待處理圖像的特征圖； 22.生成顯著圖:把每一個(gè)所述的特征圖歸一化處理，并將各個(gè)歸一化處理后的特征圖進(jìn)行綜合計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)于待處理圖像的顯著圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于:所述的步驟20中對(duì)待處理圖像進(jìn)行圖像顯著性檢測后生成顯著圖，用白色和黑色對(duì)該顯著圖進(jìn)行標(biāo)記以獲取圖像的顯著性區(qū)域，其中，白色表示圖像中顯著的區(qū)域，黑色表示圖像中不顯著的區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于:所述的步驟20中獲取圖像的顯著性區(qū)域是指將待處理圖像進(jìn)行縮小處理，并獲取縮小后的圖像的顯著性區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于:所述的步驟30中計(jì)算包含所述的顯著性區(qū)域的最大矩形區(qū)域，主要通過標(biāo)記法對(duì)所述顯著圖進(jìn)行連通區(qū)域的計(jì)算和提取，從而得到最大矩形區(qū)域。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于:所述的標(biāo)記法進(jìn)一步包括: 31.初始標(biāo)記值記為I; 32.對(duì)所述顯著圖進(jìn)行逐行掃描，找到一個(gè)未標(biāo)記區(qū)域的顏色為白色的像素點(diǎn)，標(biāo)記該像素點(diǎn)的標(biāo)記值為I ; 33.檢查該點(diǎn)的八鄰域的像素點(diǎn)并標(biāo)記像素點(diǎn)滿足為顏色為白色的像素點(diǎn)且未被標(biāo)記的標(biāo)記值為當(dāng)前標(biāo)記值，同時(shí)將新增的標(biāo)記像素點(diǎn)記錄下來作為區(qū)域增長的種子點(diǎn)； 34.在后續(xù)的標(biāo)記像素點(diǎn)過程中，不斷從記錄種子點(diǎn)的數(shù)組中取出一個(gè)種子，實(shí)施上述的操作，如此循環(huán)，直到記錄種子點(diǎn)的數(shù)組為空； 35.若一個(gè)連通區(qū)域標(biāo)記結(jié)束，則標(biāo)記值+1，并遍歷下一個(gè)連通區(qū)域，直到所有像素點(diǎn)被標(biāo)記為止； 36.獲取每個(gè)標(biāo)記值的最大區(qū)域，并將每個(gè)標(biāo)記值為I的白色區(qū)域連接起來，然后計(jì)算出顯著性區(qū)域與非顯著性區(qū)域的比例達(dá)到最大的矩形區(qū)域?yàn)樗龅淖畲缶匦螀^(qū)域。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于:所述的步驟40中根據(jù)所述的最大矩形區(qū)域進(jìn)行圖像截取，得到待處理圖像的縮略圖，主要是通過對(duì)最大矩形區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大計(jì)算得到縮略圖矩形區(qū)域，然后根據(jù)該縮略圖矩形區(qū)域?qū)Υ幚韴D像進(jìn)行截取得到縮略圖。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于圖像顯著性檢測的獲取縮略圖的方法，其特征在于:所述的對(duì)最大矩形區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大計(jì)算得到縮略圖矩形區(qū)域的計(jì)算方法為: . 41.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的寬比例ratw: ratw = tw/w ；. 42.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的高比例rath: rath = th/h ； .43.計(jì)算縮略圖與待處理圖像中的最大矩形區(qū)域的最小比例rat； rat = min(ratw, rath)； .44.計(jì)算縮略圖矩形區(qū)域的寬sw和高sh:
sw = w氺rat ；
sh = h氺rat ； . 45.計(jì)算縮略圖矩形區(qū)域在待處理圖像中的起始坐標(biāo)(tx,ty): tx = (sw-tw)*0.5+x ；
ty = (sh-th)*0.5+y ； 其中，x、y、w、h表示最大矩形區(qū)域在待處理圖像中的起始坐標(biāo)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、寬、高；tx、ty、tw、th表示 縮略圖在待處理圖像中的起始坐標(biāo)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、寬、高。
【文檔編號(hào)】G06T3/40GK103903223SQ201410169290
【公開日】2014年7月2日 申請(qǐng)日期:2014年4月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月24日
【發(fā)明者】張偉, 傅松林, 李志陽, 張長定 申請(qǐng)人:廈門美圖之家科技有限公司