图像重定位方法及装置制造方法
【专利摘要】本公开揭示了一种图像重定位方法及装置，属于图像处理领域。所述图像重定位方法包括：建立图像的显著性模型；根据所述显著性模型，计算所述图像中各个像素点的显著性值；根据所述像素点的显著性值，计算各条像素线的总显著性值；根据所述图像的目标尺寸以及各条像素线的总显著性值，对所述图像进行重定位。通过建立的显著性模型计算图像中各条像素线的总显著性值，根据图像的目标尺寸以及各条像素线的总显著性值，对图像进行重定位；解决了相关技术中存在的在进行图像重定位时，需要对原图像的非冗余信息进行分析，分析过程过于繁杂，计算量非常大的问题；达到了可以大大降低计算量的效果。
【专利说明】图像重定位方法及装置
【技术领域】
[0001]本公开涉及图像处理领域，特别涉及一种图像重定位方法及装置。
【背景技术】
[0002]图像中通常包含有一些冗余信息，这些冗余信息会占用一部分容量，为了减少图像中冗余信息的容量占用，可以利用图像重定位(image retargeting)技术消除图像中的冗余信息。常见的，可以采用基于线裁剪(seam carving)算法的图像重定位技术去掉图像中的冗余信息。
[0003]在相关的基于线裁剪算法进行图像重定位的过程中，首先，获取原图像中的像素点的颜色特征向量，然后，综合考虑该颜色特征向量以及原图像的非冗余信息、图像分辨率等因素，利用这些因素确定图像中冗余度较高的像素点组成的像素线；最后，剪掉原图像中这些冗余的像素线，得到重定位后的图像。
[0004]发明人在实现本公开的过程中，发现相关技术至少存在如下缺陷:在进行图像重定位时，需要对原图像的非冗余信息进行分析，分析过程过于繁杂，计算量非常大。
【发明内容】
[0005]为了解决相关技术中存在的在进行图像重定位时，需要对原图像的非冗余信息进行分析，分析过程过于繁杂，计算量非常大的问题，本公开提供一种图像重定位方法及装置。所述技术方案如下:
[0006]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像重定位方法，包括:
[0007]建立图像的显著性模型；
[0008]根据所述显著性模型，计算所述图像中各个像素点的显著性值；
[0009]根据所述像素点的显著性值，计算各条像素线的总显著性值；
[0010]根据所述图像的目标尺寸以及各条像素线的总显著性值，对所述图像进行重定位。
[0011]可选的，所述建立图像的显著性模型，包括:
[0012]利用预定过分割算法对所述图像进行过分割，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；
[0013]确定每个所述区域的颜色值和质心；
[0014]根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型。
[0015]可选的，所述显著性模型为:
【权利要求】
1.一种图像重定位方法，其特征在于，包括: 建立图像的显著性模型； 根据所述显著性模型，计算所述图像中各个像素点的显著性值； 根据所述像素点的显著性值，计算各条像素线的总显著性值； 根据所述图像的目标尺寸以及各条像素线的总显著性值，对所述图像进行重定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立图像的显著性模型，包括: 利用预定过分割算法对所述图像进行过分割，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同； 确定每个所述区域的颜色值和质心； 根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述显著性模型为:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立图像的显著性模型，包括: 按照各个像素点的颜色值，对所述图像中各个像素点进行归类，将相同颜色值的像素点归类为同一种颜色类型； 根据每种颜色类型的颜色值，建立所述显著性模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述显著性模型为:
6.根据权利要求1至5中任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像的目标尺寸以及各条像素线的总显著性值，对所述图像进行重定位，包括: 根据所述图像的目标尺寸确定裁剪方向； 当所述裁剪方向为行向时，按照像素线的总显著性值，从小到大依次去除所述图像中的列向像素线，使得所述图像中剩余的列向像素线组成的行向宽度为所述目标尺寸的行向宽度，每条所述列向像素线为所述图像中位于同一列的像素点组成的线； 当所述裁剪方向为列向时，按照像素线的总显著性值，从小到大依次去除所述图像中的行向像素线，使得所述图像中剩余的行向像素线组成的列向宽度为所述目标尺寸的列向宽度，每条所述行向像素线为所述图像中位于同一行的像素点组成的线。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像的目标尺寸确定裁剪方向，包括: 当所述目标尺寸的行向宽度小于所述图像的实际行向宽度时，确定所述裁剪方向为行向；和/或， 当所述目标尺寸的列向宽度小于所述图像的实际列向宽度时，确定所述裁剪方向为列向。
8.一种图像重定位装置，其特征在于，包括: 建立模块，用于建立图像的显著性模型； 第一计算模块，用于根据所述建立模块建立的显著性模型，计算所述图像中各个像素点的显著性值； 第二计算模块，用于根据所述第一计算模块计算得到的像素点的显著性值，计算各条像素线的总显著性值； 重定位模块，用于根据所述图像的目标尺寸以及所述第二计算模块计算的各条像素线的总显著性值，对所述图像进行重定位。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述建立模块，包括: 分割单元，用于利用预定过分割算法对所述图像进行过分割，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同； 第一确定单元，用于确定所述分割单元分割的每个所述区域的颜色值和质心； 第一建立单元，用于根据所述第一确定单元确定的各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述显著性模型为:
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述建立模块，包括: 归类单元，用于按照各个像素点的颜色值，对所述图像中各个像素点进行归类，将相同颜色值的像素点归类为同一种颜色类型； 第二建立单元，用于根据每种颜色类型的颜色值，建立所述显著性模型。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述显著性模型为:
13.根据权利要求8至12中任一所述的装置，其特征在于，所述重定位模块，包括:第二确定单元，用于根据所述图像的目标尺寸确定裁剪方向； 第一去除单元，用于当所述第二确定单元确定的裁剪方向为行向时，按照像素线的总显著性值，从小到大依次去除所述图像中的列向像素线，使得所述图像中剩余的列向像素线组成的行向宽度为所述目标尺寸的行向宽度，每条所述列向像素线为所述图像中位于同一列的像素点组成的线； 第二去除单元，用于当所述第二确定单元确定的裁剪方向为列向时，按照像素线的总显著性值，从小到大依次去除所述图像中的行向像素线，使得所述图像中剩余的行向像素线组成的列向宽度为所述目标尺寸的列向宽度，每条所述行向像素线为所述图像中位于同一行的像素点组成的线。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，包括: 第一确定子单元，用于当所述目标尺寸的行向宽度小于所述图像的实际行向宽度时，确定所述裁剪方向为行向；和/或， 第二确定子单元，用于当所述目标尺寸的列向宽度小于所述图像的实际列向宽度时，确定所述裁剪方向为列向。
15.一种图像重定 位装置，其特征在于，包括: 处理器； 用于存储所述处理器可执行指令的存储器； 其中，所述处理器被配置为: 建立图像的显著性模型； 根据所述显著性模型，计算所述图像中各个像素点的显著性值； 根据所述像素点的显著性值，计算各条像素线的总显著性值； 根据所述图像的目标尺寸以及各条像素线的总显著性值，对所述图像进行重定位。
【文档编号】G06T7/00GK103996211SQ201410186673
【公开日】2014年8月20日 申请日期:2014年5月5日 优先权日:2014年5月5日
【发明者】王琳, 张祺深, 陈志军 申请人:小米科技有限责任公司