改进的图像缝雕刻算法

针对现有算法中对低频前景区域的处理效果欠佳的问题,提出一种改进的图像缝雕刻算法.它利用像素梯度信息对像素能量进行定义,然后提出最大能量最小函数来确定最佳的处理线路,再通过删除或添加单像素宽的线路,得到适合大小的目标图像.实验结果表明,该算法不仅能够保护图像中前景对象的显示效果,使之免受图像尺寸整体变化的影响,而且能够减少由于线路定位误差带来的前景对象扭曲.

基于缝雕刻的图像重定向算法

图像重定向算法利用人对图像内容的感知差异进行非均匀的图像缩放,以适应新的显示需求。本文提出了一种基于缝雕刻的图像重定向算法。它利用每条seam上像素的累加能量和最大能量构造混合能量模型,使算法既能够利用人眼对梯度信息的敏感性,又可以减少复杂纹理背景对seam提取的干扰。实验结果显示,相比其他几种算法,本文算法可以更好地保护图像中视觉关注对象的边缘轮廓结构,处理后的图像不仅视觉效果更好,与原图的相似性距离也更小。

采用亚像素缝雕刻的图像整形算法

全景拼接得到的图像其边界往往是不规则的,绝大多数全景拼接算法选择直接对全景图像进行裁剪,以获得拥有矩形边界的标准图像,但这会丢失部分图像中的关键信息并以减小全景图像的视野为代价.针对以上问题,提出一种基于亚像素缝雕刻的图像整形算法.首先采用三次样条插值和图像修复算法对图像的不规则边界进行平滑;然后以图像当前边界和矩形目标边界位置之差的归一化值为权重,在0-1个像素范围内拉伸或压缩最优缝上的每一个像素,平移缝一侧的其他像素,以消除当前边界和目标边界的差异.实验结果表明,在保证图像内容的前提下,该算法将一幅边界不规则的全景图像整形成一幅边界规则的矩形图像,在处理边界起伏较大,特别是有显著内凹边界的全景图像时也能取得令人满意的效果.