[發(fā)明專利]一種基于顯著性模型的圖像縮放方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710263402.4
• 申請(qǐng)日: 2017-04-20
• 公開（公告）號(hào): CN106971376A
• 公開（公告）日: 2017-07-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王俊秀;劉晉鋼
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 太原工業(yè)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T3/40
• 分類號(hào): G06T3/40
• 代理公司: 太原市科瑞達(dá)專利代理有限公司14101
• 代理人: 李富元

1.一種基于顯著性模型的圖像縮放方法，其特征在于實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1)對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，將圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到CIELAB色彩空間。

(2)采用基于超像素全局對(duì)比度的方法計(jì)算得到圖像的顯著性區(qū)域；

(3)將顯著性檢測(cè)的結(jié)果與圖像的梯度信息結(jié)合得到能量矩陣；

(4)結(jié)合能量矩陣，使用線裁剪算法對(duì)原始圖像進(jìn)行縮放，以實(shí)現(xiàn)圖像尺寸的調(diào)整。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于顯著性模型的圖像縮放方法，其特征在于：所述步驟(1)中將圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到CIELAB色彩空間，由于RGB色彩空間無法直接轉(zhuǎn)換到CIELAB色彩空間,需要先轉(zhuǎn)換到XYZ空間再轉(zhuǎn)換到CIELAB色彩空間,因此轉(zhuǎn)換分成兩個(gè)步驟:

步驟(1-1)：RGB轉(zhuǎn)換到XYZ

假設(shè)r,g,b為像素三個(gè)通道，取值范圍均為[0,255]，轉(zhuǎn)換公式如下：

上面的gamma函數(shù)，是用來對(duì)圖像進(jìn)行非線性色調(diào)編輯的，目的是提高圖像對(duì)比度。

步驟(1-2)：XYZ轉(zhuǎn)到CIELAB

下面兩個(gè)公式中，L^*，a^*，b^*是最終的LAB色彩空間三個(gè)通道的值。X，Y，Z是RGB轉(zhuǎn)XYZ后計(jì)算出來的值，X_n，Y_n，Z_n一般默認(rèn)是95.047，100.0，108.883。

。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于顯著性模型的圖像縮放方法，其特征在于：所述步驟(2)采用基于超像素全局對(duì)比度的方法計(jì)算得到圖像的顯著性區(qū)域的過程如下：

步驟(2-1)：基于六邊形簡(jiǎn)單線性迭代聚類HSLIC(Hexagonal Simple Linear Iterative Clustering)方法對(duì)圖像進(jìn)行超像素分割。

步驟(2-2)：同時(shí)考慮顏色和空間距離兩個(gè)因素，對(duì)分割后的圖像基于全局對(duì)比度計(jì)算得到圖像的顯著性區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于顯著性模型的圖像縮放方法，其特征在于：所述步驟(2-1)基于六邊形簡(jiǎn)單線性迭代聚類HSLI方法對(duì)圖像進(jìn)行超像素分割的過程如下:

步驟(2-1-1)：初始化聚簇中心,按照六邊形網(wǎng)絡(luò)頂點(diǎn)排布,點(diǎn)之間的間隔為其中S是六邊形超像素的邊長(zhǎng)。

步驟(2-1-2)：在3×3的鄰域內(nèi)微調(diào)聚簇中心,使其移動(dòng)到梯度最小的位置。

步驟(2-1-3)：對(duì)于每一個(gè)聚簇中心,在圓形鄰域內(nèi)(半徑為2S)搜尋最為匹配像素,并更新聚簇中心,迭代多次,直到達(dá)到較好的聚簇效果。

步驟(2-1-4)：按顏色差異最小策略加強(qiáng)超像素的連通性合并為超像素。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于顯著性模型的圖像縮放方法，其特征在于：所述步驟(2-2)同時(shí)考慮顏色和空間距離兩個(gè)因素，對(duì)分割后的圖像基于全局對(duì)比度計(jì)算得到圖像的顯著性區(qū)域。超像素的全局對(duì)比度可以采用如下的公式計(jì)算：

R為圖像中所有超像素的集合，r_i∈R,r_j∈R,j＝1,2,...,|R|。D_lab(r_i,r_j)在CIELAB顏色空間的歐式距離量，用來度量r_i和r_j的顏色差異，D_xy(r_i,r_j)是兩個(gè)超像素r_i和r_j在圖像xy平面的歐式距離，用度來量r_i和r_j的空間接近程度。S(r_i)是超像素r_i的顯著性值。通過公式可以計(jì)算出每一個(gè)超像素的顯著性，進(jìn)而得到圖像I的顯著圖S(I)。