基于奇异值分解与重采样的图像缩放

针对传统方法的缺点,本文提出了一种新的图像缩放算法.经典插值缩放方法忽略了图像纹理之间的突变特性,因而导致高频信息的退化.同时在进行高倍数图像放大的时候,使用该方法容易造成马赛克现象的出现.基于小波变换的图像缩放方法只能够进行原始图像偶数倍的放大,且放大效果并不一定理想.本文提出的图像放大算法,联合使用奇异值分解和重采样操作,对图像进行放大处理,不但可以克服边缘模糊化以及马赛克现象的产生,同时可以进行任意倍数的图像放大.大量实验结果表明,较传统方法而言,本文方法不仅具有良好的视觉效果,同时峰值信噪比以及灰度绝对偏差等客观评价标准也达到一定的性能指标.     

多相同最小能量值线路下基于线裁剪的图像缩放算法研究

针对线裁剪图像缩放算法中可能同时存在多条能量值最小的线路且当其数量多于待提取的线路时,选择不同的提取路线将产生不一样的缩放效果的情况,提出一种改进的能量值线路提取方法,通过增加约束条件计算具有相同最小能量值线路的位置偏移差,在能量值相等的情况下优先提取位置偏移差最小的线路。实验结果证明,改进的算法提取的线路定位更为合理,视觉关注重点区域出现扭曲变形的问题得到改善,可较好地应用于各种风格属性的图像缩放,特别是简笔画,能获得更好的裁剪结果。     

基于部件拼接的高质量中文字库自动生成系统

针对中文字库制作开销过大的问题, 提出一种基于部件拼接的高质量中文字库制作方法。参考汉字相关规则与信息, 选取供用户书写的少量汉字集合, 将书写的汉字分割至部件级别。根据汉字部件成字关系, 拼接产生剩余汉字, 最终生成完整GB2312标准(共包含6763个中文字符)的高质量中文字库。实验表明, 所提出的字库制作系统实现了快速生成个性化中文字库的功能, 在保证生成字库质量的前提下, 显著降低了个性化中文字库的制作时间。     

基于缝雕刻的图像重定向算法

图像重定向算法利用人对图像内容的感知差异进行非均匀的图像缩放,以适应新的显示需求.本文提出了一种基于缝雕刻的图像重定向算法.它利用每条seam上像素的累加能量和最大能量构造混合能量模型,使算法既能够利用人眼对梯度信息的敏感性,又可以减少复杂纹理背景对seam提取的干扰.实验结果显示,相比其他几种算法,本文算法可以更好地保护图像中视觉关注对象的边缘轮廓结构,处理后的图像不仅视觉效果更好,与原图的相似性距离也更小.     

A novel algorithm for fractional resizing of digital image in DCT domain

Fractional resizing of digital images is needed in various applications, such as displaying at different resolution depending on that of display device, building image index for an image database, and changing resolution according to the transmission channel bandwidth. With the wide use of JPEG and MPEG, almost all digital images are stored and transferred in DCT compressed format. In order to save the computation and memory cost, it is desirable to do resizing in DCT domain directly. This paper presents a fast and efficient method, which possesses the capability of fractional resizing in DCT domain. Experimental results confirm that this scheme can achieve significant computation cost reduction while maintain better quality.     

一种DCT域实现图像分数倍尺度变换的方法

分析了块和其子块离散余弦变换(DCT)系数之间的变换关系，在此基础上提出一种直接在DCT域实现图像尺度分数倍变换的快速有效的算法．该算法不仅解决了先前算法无法在压缩域实现任意分数倍变换的问题，而且具有较好的效果和较小的运算量，该方法可广泛应用在MPEG、JPEG等基于DCT的压缩图像尺度变换中．     

一种基于视觉显著图的线裁剪算法

基于图像内容的缩放,目的是在对图像进行任意纵横比的缩放时保持图像的视觉主体。线裁剪是一种基于图像内容的缩放算法,在已有的线裁剪算法中,使用梯度来表示每个像素点的视觉重要性,只在对象的边界处有较高的能量值,在进行缩放时,会引起图像视觉主体的形变。本文使用图像显著图和梯度图相结合的方法来度量每个像素点的重要程度,显著图从颜色、方向和强度三个属性来计算每个像素点的视觉关注程度。实验表明,本文提出的算法在缩放中能更好地保持图像视觉主体。     

一种基于条分割及缩放的图像重定算法

提出了一种基于图像条分割的快速图像重定算法．根据像素梯度信息建立图像的能量图,描述图像不同区域及目标的重要性．由各图像列的累积能量,通过类间最大类内最小原理,将一幅图像分割成若干具有一定宽度和能量级的图像条．根据图像的总体缩放尺寸及不同图像条的平均能量,计算各图像条的缩减量．结合标准Scaling和Cropping方法,对图像条进行缩放操作,若边缘图像条缩减量超过一定阈值,裁剪掉该部分内容．实验结果表明,该算法能够同时保护图像的局部结构和全局视觉效果,快速生成保真的高质量重定图像．     

基于seam carving技术的图像非等比缩放

数字图像的缩放分全等比例缩放和非等比例缩放。本文主要研究图像非等比例的缩放。传统的图像缩放技术采用插值算法,但是这种算法在缩放时经常会出现马赛克或者图像内容丢失现象。本文研究的seam carving技术首先对图像进行能量描述,使图像中不同内容的景物具有不同的能量,然后找到图像水平和垂直方向的最低能量线,对其进行删除或插入操作,就可以在图像缩放中最大限度地保留图像的重要内容。该方法应用在视频图像4:3到16:9的转换上可以取得很好的效果。通过Matlab实验结果表明,本文的方法在图像进行非等比例缩放时,具有很好的抗畸变性能。