图像处理（二）Seam Carving算法-Siggraph 2007

来源：互联网发布：淘宝山店软妹模特编辑：程序博客网时间：2024/04/29 11:14

Seam Carving算法

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/44916869

作者：hjimce

一、相关理论

Seam Carving 算法是2007年siggraph上的一篇paper，名为《Seam Carving for Content-Aware Image Resizing》，这篇paper提出了一种内容感知的图像缩放算法，继这篇paper的思想，后来近几年siggraph上面也有好几篇都是内容感知的图像缩放算法。内容感知的图像缩放算法一般用于图像的裁剪，就是有的时候，你觉得一张照片有点大，你希望把它裁剪的小一些，但是你又想保留照片中的物体，这个时候就要用到内容感知的突刺昂缩放算法了。

原图裁剪结果

垂直方向裁剪

该开始学习这个算法的时候，看起来好像很高深莫测的样子，理论看起来好像牛逼哄哄，什么能量，动态规划，都把我吓到了，最后理论的东西我实在是受不鸟了，于是果断直接解读代码，看了代码以后，才知道这个算法其实非常简单，难度就比普通的图像缩放难那么一点点，其实算法的原理很简单。废话不多说，这边只介绍缩小算法，且是图像宽度缩小的算法，对于图像高度缩小，只需对图像转置处理，总之paper中其它功能的实现，大同小异，整个过程说的简单一点就是通过寻找一条线，如上面的图1所示，找到了线以后，把那条线上的像素点全部删除，从而实现缩小操作。

该过程是通过迭代实现的，每次只能移除一列，迭代直到宽度满足要求。下面介绍寻找移除能量线的方法，需要注意的是，每次移除一列，都要重新计算能量图，也就是说，梯度图要重新计算，才能进行下一轮的移除工作。

算法流程

1、算法第一步：计算图像能量图

能量图一般是图像像素的梯度模值，为了简化计算可先转换成灰度图像，然后直接采用如下公式(直接用x、y方向上的差分取绝对值，然后相加)，其实这一步就是相当于边缘检测算法一样：

2、算法第二步：寻找最小能量线

最小能量线指的是需要被移除的那一列：首先需要以图像第一行或最后一行为开始行进行迭代。下面实现的为从图像最后一行开始，往上迭代，

//先找出图片最底部的一行中，能量最小的像素点作为起始点int min_x = 0;int width = (*Source).Width();int height = (*Source).Height();for( int x = 0; x < width; x++ ){if( (*Source)(x,height-1)->energy < (*Source)(min_x,height-1)->energy ){min_x = x;}}

找出最后一行需要被移除的像素点后，设其坐标为P(x,y)，然后往上一行寻找，寻找的点为P点的在y-1行中的三个相邻像素点中的能量最小值像素。也就是寻找的坐标为(x-1,y-1)、(x,y-1)、(x+1,y-1);

//min_x是图片最底部的一行的能量值最小的像素点因此遍历的时候，要往上寻找void Generate_Path( CML_image_ptr * Energy, int min_x, int * Path ){int min;int x = min_x;//起始行的能量最小点int height = (*Energy).Height();//从底部往上寻找最小能量线for( int y = height - 1; y >= 0; y-- ) //从下往上{min = x; //首个顶点迭代更新//计算上一行中三个邻接像素中能量值最小的像素点作为上一行的能量最小点int Maxy= Get_Max( Energy, min, y );if( Get_Max( Energy, x-1, y ) < Maxy ) //{min = x - 1;}if( Get_Max( Energy, x+1, y ) < Maxy ) //up-right{min = x + 1;}Path[y] = min;x = min;}}

3、算法第三步：移除得到的最小能量线，让图片的宽度缩小一个像素

移除最小能量线，同时所有位于最小能量线右边的像素点左移一个单位，从而实现图像缩小宽度缩小一个单位。

移除的时候为了让图像看起来自然，需要在移除缝线的地方进行平均，假设移除坐标为P(x,y),那么移除后P(x-1,y)的像素值为P(x-1,y)与P(x,y)的像素值的平均。P(x+1,y)的像素值为P(x-1,y)与P(x,y)的像素值的平均，然后才能把P(x+1,y)移动到P(x,y)的位置。

int height=(*Source).Height();int width=(*Source).Width();//移除函数for( int y =0; y < height; y++ ){int remove = (Path)[y];(*(Source))(remove,y)->removed = true;//移除的时候为了让图像看起来自然，需要在移除缝线的地方进行平均，假设移除坐标为P(x,y),那么//移除后P(x-1,y)的像素值为P(x-1,y)与P(x,y)的像素值的平均//P(x+1,y)的像素值为P(x-1,y)与P(x,y)的像素值的平均，然后才能把P(x+1,y)移动到P(x,y)的位置if( (remove - 1) > 0 ){if( (*(Source))(remove,y)->weight >= 0 ){(*(Source))(remove-1,y)->image = Average_Pixels( (*(Source))(remove,y)->image,(*(Source)).Get(remove-1,y)->image );}(*(Source))(remove-1,y)->gray = Grayscale_Pixel( &(*(Source))(remove-1,y)->image );}if( (remove + 1) < (*(Source)).Width() ){if( (*(Source))(remove,y)->weight >= 0 ) {(*(Source))(remove+1,y)->image = Average_Pixels( (*(Source))(remove,y)->image,(*(Source)).Get(remove+1,y)->image );}(*(Source))(remove+1,y)->gray = Grayscale_Pixel( &(*(Source))(remove+1,y)->image );}(*(Source)).Shift_Row( remove + 1, y, -1 );}

对于图像的放大算法原理一样，先找到最小能量线，设能量线上点的坐标为P(x,y),则在P(x,y)、P(x+1,y)中心位置插入新的像素，像素值为P(x,y)与P(x+1,y)的平均。

参考文献：

1、《Seam Carving for Content-Aware Image Resizing》

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