圖像關(guān)注區(qū)域），該注意模型既考慮了全局對(duì)照又結(jié)合了局部對(duì)照顯 著性，因此提取的顯著區(qū)域準(zhǔn)確完整；在該模型提取的顯著圖基礎(chǔ)上對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)縫裁剪， 并通過(guò)設(shè)定的閾值限制能剪裁的細(xì)縫的條數(shù)，在細(xì)縫裁剪讓圖像中產(chǎn)生幾何形變失真之前 轉(zhuǎn)換為均勻縮放。本發(fā)明方法得到的自適應(yīng)后的圖像既能圖像重要關(guān)注區(qū)域信息完整又能 使圖像失真降到最小。本發(fā)明的自適應(yīng)方法為三網(wǎng)融合中多媒體業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量的提升提 供了重要的技術(shù)參考價(jià)值。
【附圖說(shuō)明】
[0025] 圖1是本發(fā)明的原理框架圖；
[0026] 圖2是本發(fā)明中視覺(jué)注意模型的構(gòu)建流程圖；
[0027] 圖3是確定閾值Θ實(shí)驗(yàn)圖示例；
[0028] 圖4是本發(fā)明方法與其他自適應(yīng)方法得到的實(shí)驗(yàn)圖的比較。
【具體實(shí)施方式】
[0029] 本發(fā)明采用了 MSRAdatabase和RetargetMe兩個(gè)圖片庫(kù)，首先將多幅圖用本方 法進(jìn)行自適應(yīng)操作確定最佳閾值Θ ;然后將本發(fā)明生成的自適應(yīng)后的圖像和圖片庫(kù)中 其他自適應(yīng)方法（包括直接剪切（cropping)、傳統(tǒng)細(xì)縫剪切（seam carving)、均勾縮放 (scaling)、非均勾映射（WARP)等）得到的目標(biāo)圖像進(jìn)行比較。
[0030] 圖1給出了本發(fā)明方法的框架圖，按所示流程，包括如下具體步驟：
[0031] (1)視覺(jué)注意模型的構(gòu)建。
[0032] 圖2給出了該步驟視覺(jué)注意模型構(gòu)建的流程圖。如圖2所示，本發(fā)明中視覺(jué)注意 模型的構(gòu)建方法主要分為兩個(gè)部分：局部顯著性計(jì)算和全局顯著性計(jì)算。
[0033] a.局部顯著性計(jì)算采用多尺度、變窗口的低級(jí)特征的局部對(duì)照方法。其具體算法 如下：
[0034] 首先，采用滑動(dòng)的變窗口來(lái)計(jì)算每一像素點(diǎn)的亮度、紋理和顏色特征的局部對(duì)照 值；在計(jì)算每一位置像素的對(duì)照值時(shí)，該位置與窗口的中心像素相對(duì)應(yīng)，計(jì)算該點(diǎn)與周?chē)?口大小的區(qū)域的對(duì)照，所得的值作為該位置點(diǎn)的局部對(duì)照值；
[0035] 對(duì)亮度、紋理、顏色分別計(jì)算，得到三幅局部對(duì)照?qǐng)D。
[0036] 基于韋伯-費(fèi)克納（Weber-Fechner)法則的亮度局部對(duì)照?qǐng)D計(jì)算公式如下：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種圖像自適應(yīng)顯示方法，該方法基于圖像內(nèi)容感知，結(jié)合細(xì)縫裁剪和均勻縮放，具 體步驟是： (1) 建立視覺(jué)關(guān)注模型：分別計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的局部對(duì)照顯著性和全局對(duì)照顯 著性，得到局部顯著圖和全局顯著圖；將局部顯著圖和全局顯著圖進(jìn)行加權(quán)組合，得到最終 的顯著圖； (2) 細(xì)縫的初始化：用步驟（1)中得到的顯著圖作為能量圖計(jì)算能量代價(jià)圖，根據(jù)能量 代價(jià)圖選出可以去除的細(xì)縫，并按照能量代價(jià)低到能量代價(jià)高的順序?yàn)閳D像中這些可以去 除的細(xì)縫進(jìn)行排序； (3) 細(xì)縫裁剪及圖像裁剪變形的衡量：按照步驟（2)中的排序進(jìn)行細(xì)縫裁剪，并同時(shí)利 用SIFT流計(jì)算原始圖像和裁剪過(guò)程中生成的臨時(shí)圖像之間的距離； (4) 剪裁終止：當(dāng)原始圖像和剪裁過(guò)程中生成的臨時(shí)圖像之間的距離超過(guò)閾值Θ，即 變形超過(guò)設(shè)定指標(biāo)時(shí)，終止細(xì)縫裁剪；若剪裁后的圖像未達(dá)到目標(biāo)尺寸，則采用均勻縮放方 法得到目標(biāo)尺寸的圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像自適應(yīng)顯示方法，其特征在于：步驟（1)的具體實(shí)現(xiàn)步 驟為： a. 采用滑動(dòng)的變窗口來(lái)計(jì)算每一像素點(diǎn)的亮度、紋理和顏色的局部對(duì)照值：將輸入圖 像用高斯金字塔進(jìn)行多級(jí)濾波，計(jì)算亮度、紋理和顏色特征的局部對(duì)照?qǐng)D，采取迭代內(nèi)插求 和算法，得到原始圖像尺度上的特征圖，對(duì)得到的亮度、紋理和顏色特征圖歸一化并結(jié)合得 到每個(gè)像素點(diǎn)的局部對(duì)照顯著性； b. 采用基于顏色特征的全局對(duì)照計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的全局對(duì)照顯著性：將顏色 特征的差異作為兩個(gè)像素間特征的差異，把圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到CIEL*a*b顏色空間中， 采用圖像塊的方式，計(jì)算當(dāng)前像素塊與周?chē)渌邢袼貕K之間的歐氏距離的和并將其作 為該像素塊中心像素點(diǎn)的全局對(duì)照值； c. 將全局對(duì)照顯著性作為主要顯著區(qū)域檢測(cè)依據(jù)，將局部對(duì)照顯著圖和全局對(duì)照顯著 圖進(jìn)行加權(quán)組合，得到最終的顯著圖。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像自適應(yīng)顯示方法，其特征在于：步驟（2)的具體實(shí)現(xiàn)步 驟為： a. 根據(jù)步驟（1)計(jì)算得到的顯著圖計(jì)算能量最小代價(jià)圖； b. 根據(jù)能量最小代價(jià)圖找能量最小代價(jià)縫； c. 從顯著圖和原始RGB圖中刪除能量最小代價(jià)縫，剩下的像素點(diǎn)向右上方依次順延形 成連續(xù)的圖； d. 對(duì)步驟c形成的顯著圖重復(fù)執(zhí)行步驟a至c，得到一個(gè)記錄了能量代價(jià)從高到低的 需要移除的細(xì)縫的位置矩陣。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像自適應(yīng)顯示方法，其特征在于：步驟（3)的具體實(shí)現(xiàn)步 驟為： a. 定義兩圖像之間的距離方程：得到兩幅圖之間的稠密SIFT流矢量場(chǎng)，計(jì)算兩幅圖匹 配的所有SIFT點(diǎn)距離的平均值作為圖像之間的距離方程，用來(lái)評(píng)價(jià)目標(biāo)圖片和原始圖片 之間重要信息的變形量； b. 利用步驟（2)中可以裁剪的細(xì)縫排序?qū)D像尺寸進(jìn)行逐次調(diào)整，每次移除10條細(xì) 縫，并且在每次得到的臨時(shí)圖像上計(jì)算它與原始圖像的距離。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于圖像內(nèi)容感知的結(jié)合細(xì)縫剪裁和均勻縮放的圖像自適應(yīng)方法。首先采用一種融合局部和全局顯著性的顯著圖代替?zhèn)鹘y(tǒng)細(xì)縫裁剪中的梯度圖，防止要剪裁的細(xì)縫穿過(guò)能量較低的感興趣區(qū)域(ROI)而造成重要物體的幾何形狀失真。然后它結(jié)合了細(xì)縫剪裁方法和均勻縮放方法，將原圖和自適應(yīng)后圖像的區(qū)別降到最低。具體做法是在進(jìn)行細(xì)縫剪裁方法的同時(shí)，采用一種質(zhì)量評(píng)價(jià)方法計(jì)算生成的臨時(shí)圖和原圖的距離，即實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)重要信息的變形，當(dāng)變形超過(guò)設(shè)定指標(biāo)時(shí)，終止細(xì)縫剪裁方法，切換為均勻縮放方法。相比傳統(tǒng)的細(xì)縫剪裁，均勻縮放，和其他自適應(yīng)方法，此方法不僅有效保護(hù)了圖像的重要區(qū)域不變形，還對(duì)非重要區(qū)域進(jìn)行壓縮保證了全局信息。
【IPC分類(lèi)】G06T3-40
【公開(kāi)號(hào)】CN104835114
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510227064
【發(fā)明人】孫建德, 張琳, 李靜
【申請(qǐng)人】山東大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年8月12日
【申請(qǐng)日】2015年5月6日