SeamCarving图像缩放技术的研究与应用.doc

Seam Carving图像缩放技术的研究与应 用魏慕伦河北唐山外国语学校摘要：随着电子设备的发展，屏幕的尺寸也有丫多种规格和比例，当同一张图片在不 同设备上播放的时候由于比例不同会产生缩放的问题R前主流的图像缩放方式 是基于近邻插值法、双线性差值法、双三次差值法这一类算法的等比例缩放等 比例缩放的问题是在不同比例的设备之间转换的时候，会出现横向或者纵向的 拉伸导致图片失真因此，我们在处理某些特殊的图像吋需要采用非等比率缩放, 基于Seam Carving算法的非等比率缩放的优越性就显现出来这种算法在缩放 到指定尺寸时，计算出人物主角等图片中敏感区域，在横向或者纵向拉伸的时 候保证敏感区域额不发生形变，能够很好的保留原图信息本文将会研究如何得 到图像能量图并利用它实现图像缩放，并为该算法的普及和推广提出了新的方 法关键词：Seam Carving;图像缩放;灰度图;能量图;收稿日期：2017-10-8Received： 2017-10-8引言本文研宄基于Seam Carving算法的非等比率缩放Scam Carving算法能够使图 片中受关注度高的、明显部分不变，受关注度相对较低的部分增加或减少，从而 实现较少破坏原图内容的缩放。

该技术通过原图像所对应的灰度图计算出各个像 素点的能量值，通过能量值计算能量权S横向或纵向删除或增加多条连接着能 量权重较低的像素点的连线，实现图像尺寸的改变根据这种算法进行相应拓展 还可获得更广泛的应用，并进一步推广这种算法，获得更大的现实意义1 Seam Carving算法研究1.1获取图像灰度图把带有RGB通道的彩色图转换成一个灰度图，方便后续处理研宄这样，每个像 素点存储这行数、列数、灰度值这里有一个比较普遍的灰度值求法：1.2能量函数计算定义能量的概念，它反映出该像素点与周围像素点的关系，该点能量越大代表 该像素点越敏感越重要定义能量值计算公式如下：图1图像素点分布图与各像素梯度计算公式 下载原图1.3计算权重和细缝为进一步得出每个像素点与周围像素间的关系，我们还需通过能量值求出权重 依照以下规则：（1） 一般从上到下或从左到右一行行或一列列计算2）第一 行权重为能量函数值3）以后每一行中，每个像素的权重为它的上一行中和 邻的3个像素权重最小者与其能量函数值相加所得值m同样遵循由上至下或由左至右的方向在第一行（或列）寻取权重最低的作为该 细缝的起点，之后在下一行与上一行已选择的像素点相邻三个的像素点中选择 权重最低的，以此类推直至最后一行（列）。

基于该权重计算出的接缝如图2图2基于能量函数图计算出的最低能量接缝 下载原图1.4增减细缝，实现缩放若是进行缩小，则删除寻找到的细缝，然后从第三部开始重复，直至符合需要 的尺寸放大也是同理，在紧贴细缝的左右（或上下）增加一个和该细缝的像素 属性一模一样的细缝横向缩放就由左向右寻找细缝进行处理，纵向缩放则按照 由上到下寻找细缝进行删减1.5重复计算能量表实际上，使用会产生非常大的计算量，需要反复计算权重，细缝这里其实还可 以釆用一种计算量较小的方式实现Seam Carving可以根据需要缩放的尺寸，一 次性计算出所冇的细缝然后进行删除或复制m实验表明前者的缩放效果更好， 更加精确，因为一条细缝删除或增加都会改变像素之间的关系2实验应用2.1传统算法的对比分析为研宄Seam Carving算法是否有着像文章开篇讲到的那样的优越性，观察这种 算法到底能产生什么样的效果，按照上面的算法思路写一个对图片缩放的程序 拿通过程序处理得到的图片与用一般情况下的缩放方式处理得到的图片进行比 较、分析图3多种图像缩放算法处理后的图像 下载原图2. 2 Seam Carving 算法缺陷通过大量实验表明:对于大部分图像都能用该种算法进行缩放，但在图像中存在 较多规则线条时，通过Seam Carving缩放并不能保证线条的规则性，会破原图 中部分物体的结构。

如图4所示，原图中呈直线的雪坡经过Seam Carving变化 后发生了弯曲，虽然总体上仍保持三个人仍处于画面中间，但效果下降很多2. 3 Seam Carving 拓展应用可以在根据此种算法写出的程序的操作界面除了加入阁像输入以外再加上尺寸 输入，之后更具和应尺寸计算出需要增减的像素点，的出需要增减的细缝个数， 然后再执行Seam Carving算法这样就不在是简单的比例转换边1这种算法一 般使用进行图像缩放，对不引人注意的部分进行删减我们可以换个思路，在对 不明显的部分进行减少的棊础下，对明显的部分进行增加这样就可以实现图片 尺寸不变的情况下，将主体内容放大，实现敏感内容突出相信这种算法可以在 外来修图上有广泛应用视频是由多张图像一帧帧组成，所以我们也可以将 Seam Carving这种图像缩放技术引用在视频缩放上阁4原阁与Seam Carving处理后的阁 下载原阁3结语本文通过实骑研究表明:Seam Carving算法确实有着很好的保护阁像内容的优 点但对于有些图片，会出现算坏图像结构的现象，仍无法解决本文在之前研 宄工作的基础上，提出了如何引用Seam Carving这种算法解决一些实际问题， 使其获得更大的现实意义。

本文在理论上研究了如何实现Seam Carving算法，在 实际应用上提出了如何使用这种算法对于深入研宂本课题，建议继续研宄如何 解决小部分图片在缩放时图像结构被损坏的问题，去改进、应用这种算法参考文献[1] 聂栋栋，马勤勇.新线路能量函数下基于线裁剪的图像自适应缩放.模式识别 与人工智能，2014，27 (11) : 1040〜1046.[2] 张梓卷，康宝生.基于网格线平移的阁像显示适配算法.计算机应用，2015， 35 (2) : 481〜485，494.[3] 林晓，杨明晖，马利庄，邹盼盼，蒋林华.基于Seam Carwing的逐帧优化视 频缩放方法.计算机辅助设计与图形学学报,2015, 27 (7) : 1298〜1303.[4] 雷励星.基于混合能量的内容敏感图像缩放新方法.计算机学报，2010, 33 (10) :2015〜2021.[5] 颜蓉.基于内容感知的图像尺寸自适应缩放方法研究与实现[D].西安:西安电 子科技大学,2011.[6] TTTT L, KOCH C, NETBL’R E.八 model of sal iency-based visual attentionfor rapid scene analysis[J]. IEEE Trans Pattern Analysis and MachineIntelligence, 1998， 20 (11) :1254^1259.[7] ACHANTA R，ESTRADA F, WILS P，et al. Salient re-gion detection andsegmentation[C]. TCVS, Springer:2008:66^75.。