征点所属种类值，设置位移变化系数a、b，如果该特征点的种类 值为1，即该特征点为显著区域特征点：
b=a;如果该特征点的种 类值为〇,即该特征点为辅助边缘特征点
[0086] 步骤6-2.按照步骤6-1中设置的参数，求出式（6)、式（7)中的X、Y值；
[0087]步骤7.根据步骤4得到的特征点分布图对输入图像进行三角剖分与步骤6求出 的每个特征点的新位置，根据步骤5中输入图像长宽最佳变化值，通过反射变换求出中间 图像，如图5-b;
[0088] 步骤8.根据步骤3中计算出的输入图像纹理区域对步骤7中生成的中间图像中 对应的纹理部分进行纹理合成替换，如果不存在步骤3中计算出的纹理区域，这步不执行， 生成进过纹理处理过的中间图像，为了说明这个步骤，设置目标显示大小为600*300,源图 像的大小为400*300,步骤S2算出的中间图像大小为447*224。图5-a为直接缩放的结果， 图5-b为步骤6计算出的中间图像，图5-c为替换具有大范围纹理区域的叶子区域图；
[0089] 步骤9.对步骤8中生成的纹理处理过的中间图像采用双线性插值变换，缩放至符 合目标输出大小的图像。
[0090] 为了进一步说明本发明方法在处理图像自适应的优异性，我们对一幅400*300的 图像分别进行如下几种情况的缩放，依次为600*300、300*300、500*400、300*200。结果如图 7所示，其中图7-a的结果是目前常规方法的显示效果，图7-b采用细缝裁剪方法的显示结 果，图7-c采用的坐标网格变形方法的结果，图7-d是采用本发明的输出显示结果。
[0091] 结果表明，本发明的处理结果对图像在各种显示比例下的能量变化最小，同时主 体与背景的配合最为协调。
[0092] 本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括 技术术语和科学术语）具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。 还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文 中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。 [0093] 以上所述的【具体实施方式】，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步 详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的【具体实施方式】而已，并不用于限制本发 明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明 的保护范围之内。
【主权项】
1. 基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法，其特征在于，具体包括 以下步骤： 步骤1)，确定图像的视觉显著区域，得到视觉显著图； 步骤2)，确定输入图像的能量分布图； 步骤3)，确定输入图像的纹理区域分布； 步骤4)，确定输入图像的特征点分布图； 步骤5)，确定中间图像的大小； 步骤6)，计算特征点分布图中每个特征点的位置变化值，进而求出每个特征点的新位 置； 步骤7)，根据输入图像的特征点分布图对输入图像进行三角剖分，并根据步骤6)求出 的每个特征点的新位置，通过反射变换求出与输出图像纵横比相同的中间图像； 步骤8)，根据输入图像的纹理区域分布对步骤7)中生成的中间图像中对应的纹理部 分进行纹理合成替换，生成经过纹理处理过的中间图像； 步骤9)，对经过纹理处理过的中间图像采用双线性插值变换，缩放至符合目标输出大 小的图像。2. 根据权利要求1所述的基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法， 其特征在于，所述步骤1)的详细步骤如下： 基于输入图像所具备的低级特征，通过计算具有相似低级特征的像素区域与图像全局 特征的对比确定显著区域像素的分布，为弥补视觉显著模型的输出结果不理想，加入交互 画刷增加或者减少视觉显著区域；所述低级特征包括梯度和亮度特征值。3. 根据权利要求1所述的基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法， 其特征在于，所述步骤2)的详细步骤如下： 计算输入图像中每个像素点四个方向的梯度值的和，加上视觉显著图获得输入图像的 能量分布图。4. 根据权利要求1所述的基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法， 其特征在于，所述步骤3)的详细步骤如下： 通过对输入图像进行平滑滤波，滤除纹理区域的细节信息，从而使具有相似纹理区域 的像素具有相近的颜色特征，将平滑滤波处理过的图像中具有相似颜色特征的像素联通， 且大于图像显示面积的四分之一的区域标记为图像的纹理区域。5. 根据权利要求1所述的基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法， 其特征在于，所述步骤4)的详细步骤如下： 对输入图像进行超像素分割，对超像素分割图中在视觉显著区域的像素区域进行遍 历，检测遍历处像素点与遍历处8邻域像素的距离值的数量，如果求出的距离值数量大于 等于3,就认为该点为特征点，标记该特征点的种类为1 ;边缘辅助点的选取依据每条边上 包括每条边的顶点在内，一共8个点，这些边缘特征点的种类值标记为0,得到种类值为1的 视觉显著区域的特征点及种类值为0的边缘辅助点的特征点分布图。6. 根据权利要求5所述的基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法， 其特征在于，所述步骤5)的中间图像大小计算的详细步骤如下： 步骤5. 1)，以视觉显著图为基础，建立以显著区域的质心为原点、通过原点且平行于长 和宽方向射线为坐标X轴Y轴的坐标系； 步骤5. 2)，根据以下能量变化函数计算能量分布图在步骤5. 1)中所建坐标系中四个 象限的能量值，进而得到中间图像四个顶点的新坐标值。 Ε(ζ1，ζ2，ζ3，ζ4) = α*Ε(ζ1，ζ2) + β*Ε(ζ3，ζ4) 其中，EU Ε2、Ε3、Ε4分别为四个象限的能量值，AU Α2、A3、Α4分别为输入图像的四个 顶点坐标，BK B2、B3、B4分别为中间图像的四个顶点坐标，CU C2、C3、C4分别为视觉显著 图的四个顶点坐标，n、m、r分别为输入图像的长、高、纵横比，N、M、R分别为目标显示大小的 长、高、纵横比，zl、z2、z3、z4分别为坐标点的变化量； E(zl，z2,）= m*[zl2*(El+E4)+z22*(E2+E3)+zl*z2*(El+E2+E3+E4)] E (z3, z4,）= η* [z32* (E1+E2) +z42* (E3+E4) +z3*z4* (E1+E2+E3+E4)] E(zl, z2)、E(z3, z4)分别是在x轴和y轴方向的能量变化值，E(zl, z2, z3, z4)是其能 量变化总和，α和β为常数，[zl Z2 z3 z4]的取值需要满足下式：7.根据权利要求6所述的基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法， 其特征在于，所述步骤6)中特征点前后位置的对应关系为： Χ = χ+Δχ,Υ = γ+Δγ^φ ;Λχ = a*x, Ay = b*y 其中，（x，y)为特征点的原坐标，（X，Y)为特征点的新位置，a、b分别为特征点在X、Y轴 方向的形变系数，若该特征点的种类值为1，b = a ;若该特征点的 种类值为〇，
【专利摘要】本发明公开了一种基于内容感知的交互式网格约束变形图像自适应缩放方法，首先将源图像进行预处理，得到能量图、显著图、特征点分布图及平滑滤波图；然后根据能量图、显著图及目标显示大小，利用能量最小化求出图像长宽的最佳变化值，进而计算出特征点的新位置，对源图像进行分段仿射变换的网格变形得到中间图；接着对中间图进行纹理区域的合成替换；最后使用双线性插值得到结果输出图像。本发明避免在常规方法对图像进行较大范围变化时，效果与计算时间难以控制问题，同时对显著区域的显示有着更好的保护，而且对图像中承载较大形变的纹理区域进行合成替换，避免了视觉上明显的变形失真，有着良好的缩放显示效果。
【IPC分类】G06T3/40
【公开号】CN105427242
【申请号】CN201510718426
【发明人】彭宏京, 刘锦云
【申请人】南京工业大学
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2015年10月28日