基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法
【专利摘要】本发明涉及移动显示设备相关的多媒体【技术领域】，特别是涉及图像尺寸与当前显示设备尺寸不一致时基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法。本发明提供了一种可以避免图像不协调，彻底解决结构断裂和变形扭曲的时基于切缝对齐和变形校正的图像缩放的方法。它通过对缝切割所分割的两个子图进行切缝对齐和变形来实现图像缩放，该方法可以有效消除缝切割图像缩放存在结构断裂的问题。本发明可以在缩放图像的同时保持图像结构的连续性和重要的图像信息，从而有利于用户观察和欣赏图像信息。
【专利说明】基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及移动显示设备相关的多媒体【技术领域】，特别是涉及图像尺寸与当前显 示设备尺寸不一致时基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法。
【背景技术】
[0002] 随着多媒体技术和视频成像技术的快速发展，出现越来越多的图像显示设备，如 手机、电视、平板电脑、笔记本电脑等。图像显示设备的发展有利于我们更好地共享和交换 信息，但也使潜在的问题也越发明显。不同的显示设备有不同的分辨率，一幅图像有固定分 辨率，如果一幅图像分辨率不同于当前的显示设备，就应该增加或减少图像内容来适应设 备，改变图像尺寸的过程称为图像缩放。
[0003] 传统的图像尺寸调整方法有裁剪和缩放，裁剪是完全删除图像的某些对象，而缩 放同时减少图像中所有对象的信息，没有考虑对象的重要性。传统的方法容易造成图像有 不协调的纵横比，或失去图像中有重要信息的对象。近几年，出现了很多基于图像内容的图 像缩放方法，缝切割图像缩放方法会导致图像变形扭曲，对缝切割的改进方法都只改变了 切缝的位置，不能彻底解决结构断裂和变形扭曲的问题。其它图像缩放方法或存在过多的 人工交互，或会导致图像结构变形扭曲。
【发明内容】
[0004] 为了解决以上问题，本发明提供了一种可以避免图像不协调，彻底解决结构断裂 和变形扭曲的时基于切缝对齐和变形校正的图像缩放的方法。
[0005] -种基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，包括如下步骤：
[0006] 1)使用基于图割的缝切割方法得到最优切割线，将图像切成两幅子图；
[0007] 2)将缝切割所得的较小的子图与切缝对齐，使用由粗到细的切缝对齐方法，具体 步骤如下所示：
[0008] (1)双向动态规划寻找像素级特征点匹配，分别匹配切缝与子图的边缘，保留其中 双向匹配的像素点；
[0009] (2)分段寻找非特征像素点匹配，将特征点匹配对之间的普通点进行匹配；
[0010] (3)二等分插值方法寻找亚像素级匹配，在像素级匹配点对之间二等分插值出亚 像素点，为尚未匹配的点匹配亚像素级点；
[0011] (4)像素级匹配寻找更精细的亚像素级匹配，将每个像素级匹配点进行十等分得 到亚像素级点；
[0012] 3)根据切缝对齐结果和逆向映射原理，求解泊松方程得到较小子图的全部点的偏 移量；根据当前子图偏移量和切缝前图像相对于原图的坐标，可以得到变形后的子图上相 对于原图的坐标；再用双线性插值得到变化后的子图，拼接两幅子图可得变形结果。优选 的，所述步骤1)中，图像I被切缝s分割成两幅子图像I1和I2，假设I1比I2小，切缝s信 息存储在数组C中，I1和I2的切割边缘S1和S2的信息分别存储在数组C1和C2中，则s是 图像I中（C[y],y)(y= 1，2. . .n)的集合。
[0013] 优选的，所述步骤1)中缝切割方法定义切缝s的能量函数为：
[0014]
【权利要求】
1. 一种基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：包括如下步骤： 1) 使用基于图割的缝切割方法得到最优切割线，将图像切成两幅子图； 2) 将缝切割所得的较小的子图与切缝对齐，使用由粗到细的切缝对齐方法，具体步骤 如下所示： (1) 双向动态规划寻找像素级特征点匹配，分别匹配切缝与子图的边缘，保留其中双向 匹配的像素点； (2) 分段寻找非特征像素点匹配，将特征点匹配对之间的普通点进行匹配； (3) 二等分插值方法寻找亚像素级匹配，在像素级匹配点对之间二等分插值出亚像素 点，为尚未匹配的点匹配亚像素级点； (4) 像素级匹配寻找更精细的亚像素级匹配，将每个像素级匹配点进行十等分得到亚 像素级点； 3) 根据切缝对齐结果和逆向映射原理，求解泊松方程得到较小子图的全部点的偏移 量；根据当前子图偏移量和切缝前图像相对于原图的坐标，可以得到变形后的子图上相对 于原图的坐标；再用双线性插值得到变化后的子图，拼接两幅子图可得变形结果。
2. 根据权利要求1所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：所 述步骤1)中，图像I被切缝s分割成两幅子图像I1和I2，假设I1比I2小，切缝s信息存储 在数组C中，I1和I2的切割边缘S1和S2的信息分别存储在数组C1和C2中，则s是图像I 中（C[y],y)(y= 1，2. . .η)的集合。
3. 根据权利要求2所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：所 述步骤1)中缝切割方法定义切缝s的能量函数为：
3d 式中，I为大小为nXm的图像；e(/) =$/ + $/用于求解像素梯度，I(Si)= I(X(i)，i)表示第i行的像素集合，即E(s)记录图像I中每个像素的梯度。
4. 根据权利要求1所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：所 述步骤2)中计算两点之间匹配度的能量函数：
式中： te表示s上的点，ts表示S1上的点； E是包含当前点的RGB三通道颜色以及它们在X和y方向上的梯度，即E=(11(.；,VRx,Vi<.yGx,VGy,VBx,VBv)； PeNte，qeNts分别表示te和ts的8领域像素集合，n为一个正数。
5. 根据权利要求1所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于： 所述步骤2)中所述匹配范围为：1.D1Hy=-D1 [y-Ι]彡2 2.D1 [y]_y彡1其中，Djy](y= 1, 2. ··η)表示S1上的C1 [Djy]]点与s上的C[y]点匹配。
6. 根据权利要求5所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：所 述步骤2)中D1中存在多对一的点，8卩D1 [i] =DJi-I]的情况，存在多对一的点都是特征 不明显的点，而我们在第一步特征明显的匹配，于是去除s到S1多对一的匹配，令D1 [i]= D1Iii-I] = 0,D[i] =O表示i点无相应的匹配点。
7. 根据权利要求5所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：所 述步骤2)中所述双向动态规划是指在匹配s和S1的同时，考虑了s和S2的匹配的影响，若 当前点与S2上的也有匹配点，说明该点的特征明显。
8. 根据权利要求1所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：对 于非特征像素点，采用像素颜色和坐标的能量函数 M(te，ts) =IIE(te)-E(ts)II(6) 式中te表示s上的点，ts表示S1上的点，E= (R,G,B,X，y),X和y为当前点的坐标。
9. 根据权利要求1所述的基于切缝对齐和变形校正的图像缩放方法，其特征在于：所 述步骤3)用以下方法计算整个区域的偏移量：
式中fp是变形区域的P点的偏移量，f,是fp的四邻域的偏移量集合，Ω为变形区域。 对公式8求导等于0得到公式9 :
式中/；为fp已知领域的偏移量，INpI为fp的未知领域个数且InpI彡4 ; 对公式9求解泊松方程，得到整个变形区域的偏移量。
【文档编号】G06T5/50GK104318516SQ201410356719
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年7月24日 优先权日:2014年7月24日
【发明者】刘春晓, 苏利萍 申请人:浙江工商大学