基于显著性的图像缩放设计与实现.ppt

基于显著性的图像缩放设计与实现 王劲草 专业：通信工程 指导老师：王琳 目录 研究背景与研究现状 基于显著性的图像缩放 实验结果分析、比较 研究背景与研究现状 研究背景： 21世纪的今天，人们对于信息的需求日益增加。简单的文字似乎很难满足人们对于消息的好奇，图像、视频能够更加方便、生动描述事件的发生。在人们相互之间进行信息传递、分享和交换中，便携式的数字化产品起着举足轻重的作用。通过手机、数码照相机、电视机、平板电脑等设备，高分辨率的数字图像能够方便的被人们获取，但是由于显示设备尺寸的不同，因此在图像传输中我们必须根据不同显示设备大小调整图像尺寸。 研究背景与研究现状 高清电视 平板电脑 手机 研究背景与研究现状 传统图像缩放 目前常用的图像缩放算法包括最近邻插值法、双线性插值法、三次卷积法,它们使用方便、快捷，但是对图像的重要信息未能给予考虑。 研究背景与研究现状 研究现状： 传统的等比例图像缩放已经不适合当前的需要，如今基于内容的图像缩放正在广泛的研究之中。例如基于分割的方法，通过分割图像的显著区域；基于补丁的方法，通过计算补丁的距离再重新排列；基于Seam Carving技术，通过计算能量函数，移除（添加）像素点来控制图像尺寸的大小。本论文主要研究基于分割的方法，计算图像的显著区域，尽可能缩小背景区域，保留显著区域来完成目的。 基于显著性的图像缩放 算法流程图： 基于显著性的图像缩放 显著性检测得显著图 基于显著性的图像缩放 输入图像缩小K倍（假定0.7倍） 基于显著性的图像缩放 将显著区域粘贴到缩小K倍的图上 基于显著性的图像缩放 基于显著性图像放大 我们是在显著性缩小的基础上进行的，首先对一幅图像显著性缩小一定倍数，然后再借助传统的图像放大手段。 放大1.5倍 实验结果比较 基于不同显著性检测算法的图像缩放比较 itti算法 PQFT算法 SR算法 实验结果比较 实验结果比较 有无显著性图像缩放的比较 实验结果比较 显著性图像缩放设计优点： 1、对于图像重要区域的保护起到一定作用 2、保留了显著区域的像素点，维持显著区域的分辨率。 3、让人们更加直观的看到了一幅图像最“感兴趣”的地方。 欢迎各位老师批评指正 确定重要区域 二值化显著图 优点 缺点 Itti模型 显著区域显著度亮度高 分辨率低、显著区域轮廓不清楚 Gbvs模型 显著区域亮度高、轮廓较清楚 运算速度较慢 SR模型 运算速度快 没有足够高频信息，显著区域边界不清晰 PQFT模型 运算快、轮廓清晰 显著区域亮度低