CV | 智能缩放:浅谈Seam Carving算法 (1)
来源:互联网 发布:java物业管理系统方案 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 14:41
最近整合任务有点重,所以现在才更= =。之前做过一个图像智能缩放(retargeting)算法的报告,其中主要学习的是Shai于07年提出的Seam Carving,今天在这里复习一下,这个方法已经提出快10年了,所以后续也有很多优秀的算法,欢迎大家一起讨论分享。
1. 传统的图像缩放技术
首先介绍算法提出的背景,图像是当代信息传播的重要媒介,然而多种多样的显示设备和应用对图像尺寸的要求各有不同,传统的缩放技术已经不能满足用户的需求。其中,传统的缩放技术比较常见的两种:
1)比例缩放(image scaling):常见缩小方法有下采样(subsample)或降采样(downsample),放大的方法有上采样(upsampling)或图像差值(interpolating),对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息,因此图像的质量将不可避免地受到影响。不过现在有很多平滑和锐化的算法可以对缩放效果进行优化,所以也有缩放后的图像质量超过原图质量的。
2)图像裁剪(cropping):效果相当于手动剪裁原图至目标尺寸,主要结合内容识别算法(content-aware)实现自动和批量裁剪。
显然,传统的方法存在很多明显不足,比例缩放直接将图像整体缩放为目标尺寸,这样做通常会破坏图像内容的比例关系,因为会出现目标长宽比与源图像长宽比不一的情况,图像内容因此会发生变形(如上图),因而图像质量受到损失,另一方面如果目标尺寸较小,而源图像的重要信息区域占整幅图像比例不大,这种情况下进行等比例缩放的结果是,图像信息同样会损失严重。裁剪图像的问题在于,往往只对缩小图像有效,当源图像尺寸较大时,往往不能将重要的图像内容都保留,因此也会损失相当一部分图像质量。
2.图像智能缩放(Image Retargeting)
- CV | 智能缩放:浅谈Seam Carving算法 (1)
- CV | 智能缩放:浅谈Seam Carving算法 (2)
- Seam Carving
- 图像处理(二)Seam Carving算法-Siggraph 2007
- 图像处理(二)Seam Carving算法-Siggraph 2007
- 图像接缝裁剪(seam carving)算法实现-SIGGRAPH 2007
- HDU5092 Seam Carving
- hdu 5092 Seam Carving
- hdu 5092 Seam Carving
- HDU 5092 Seam Carving
- seam carving简介
- HDU 5092 Seam Carving
- Seam Carving代码
- hdoj 5092 Seam Carving
- C - Seam Carving
- 【DP】 HDU 5092 Seam Carving
- HDOJ 5092 Seam Carving DP
- hdu 5092 Seam Carving(dp)
- 6.Note the following points describing various utilities in Oracle Database 11g:
- 相关技术
- ButterKnife使用详解
- Windows - Why is the "change only text size" greyed out and no size value in Windows 10?
- 图像的放大与缩小(2)——双线性插值放大与均值缩小
- CV | 智能缩放:浅谈Seam Carving算法 (1)
- 扭转战局的棋子 安卓4.4 ART模式实测解析
- Windows下C语言的Socket编程例子(TCP和UDP)
- python基础语法
- C语言学习笔记——格式化输入输出
- 用servlet实现文件和图片的下载
- python 学习笔记
- TFS安装:base_packet.cpp:246: 错误:从类型‘const char*’到类型‘pthread_t’的转换无效
- 图像的放大与缩小(3)——双立方插值算法