[發(fā)明專利]局部圖像平移方法及帶有觸摸屏的終端

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110202015.2
• 申請日: 2011-07-18
• 公開（公告）號: CN102254324A
• 公開（公告）日: 2011-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張靜
• 申請（專利權(quán)）人: 中興通訊股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06F3/048
• 代理公司: 北京安信方達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262
• 代理人: 李健;龍洪

1.一種局部圖像平移方法，該方法包括：

從原始圖像中獲得待平移的區(qū)域；

對所述區(qū)域進(jìn)行聚類分析提取出顯著特征區(qū)域；

根據(jù)所述顯著特征區(qū)域進(jìn)行區(qū)域生長，生成目標(biāo)區(qū)域；

將平移到目標(biāo)圖像的所述目標(biāo)區(qū)域與所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖像融合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

所述目標(biāo)圖像和所述原始圖像為同一圖像時，在生成目標(biāo)區(qū)域之后，將所述目標(biāo)區(qū)域與所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖像融合之前，所述方法還包括：

恢復(fù)所述原始圖像的背景。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于：

所述對所述區(qū)域進(jìn)行聚類分析提取出顯著特征區(qū)域包括：

采用吸引力傳播聚類算法對所述區(qū)域進(jìn)行聚類分析，獲得類別簇；

根據(jù)所述類別簇確定特征顯著性參數(shù)，根據(jù)所述特征顯著性參數(shù)獲得顯著特征區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：

所述特征顯著性參數(shù)的計算公式如下：

P(i)=CiΣj=1nCj]]>

其中，P(i)為特征顯著性參數(shù)，i、j為正整數(shù)；C_i為類別簇。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于：

從原始圖像中獲得待平移的區(qū)域包括：

接收從原始圖像選擇的區(qū)域，對所述區(qū)域進(jìn)行規(guī)格化處理，形成待平移的區(qū)域。

6.一種帶有觸摸屏的終端，該終端包括：

獲得模塊，用于從原始圖像中獲得待平移的區(qū)域；

提取模塊，用于對所述區(qū)域進(jìn)行聚類分析提取出顯著特征區(qū)域；

生長模塊，用于根據(jù)所述顯著特征區(qū)域進(jìn)行區(qū)域生長，生成目標(biāo)區(qū)域；

融合模塊，用于將平移到目標(biāo)圖像的所述目標(biāo)區(qū)域與所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖像融合。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的終端，其特征在于：

所述目標(biāo)圖像和所述原始圖像為同一圖像時，所述終端還包括：

恢復(fù)模塊，用于在所述生長模塊生成目標(biāo)區(qū)域之后，所述融合模塊將所述目標(biāo)區(qū)域與所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖像融合之前，恢復(fù)所述原始圖像的背景。

8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的終端，其特征在于：

所述提取模塊，是用于采用吸引力傳播聚類算法對所述區(qū)域進(jìn)行聚類分析，獲得類別簇；根據(jù)所述類別簇確定特征顯著性參數(shù)，根據(jù)所述特征顯著性參數(shù)獲得顯著特征區(qū)域。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的終端，其特征在于：

所述特征顯著性參數(shù)的計算公式如下：

P(i)=CiΣj=1nCj]]>

其中，P(i)為特征顯著性參數(shù)，i、j為正整數(shù)；C_i為類別簇。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的終端，其特征在于：

所述獲得模塊，是用于接收從原始圖像選擇的區(qū)域，對所述區(qū)域進(jìn)行規(guī)格化處理，形成待平移的區(qū)域。