[发明专利]一种图像裁剪方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像裁剪方法和装置。

背景技术

在图像处理中，图像裁剪是非常关键的基础技术。常见的裁剪算法有Sutherland-Hodgeman算法和Weiler-Atherton算法。其中，Sutherland-Hodgeman算法所使用的裁剪窗口必须是正四边形，Weiler-Atherton算法则不受此限制。另外，Sutherland-Hodgeman算法只能对凸多边形的图像进行图像裁剪，但是，一些实际应用要求对凹多边形的图像进行图像裁剪，而Weiler-Atherton算法解决了对凹多边形的图像进行图像裁剪的问题。可见，Weiler-Atherton算法比Sutherland-Hodgeman算法应用更广泛。

在Weiler-Atherton算法中，对被裁剪图像与裁剪窗口的交点类型进行了定义，按照被裁剪图像中该交点所在边界线进入裁剪窗口的方向，将该交点标记为入点或出点，具体地：被裁剪图像上的某一边界线按照顺时针走向，由裁剪窗口外的区域进入裁剪窗口内的区域，且与裁剪窗口的边界线相交，将该交点定义为“入点”；如果被裁剪图像的某一边界线按照顺时针走向，由裁剪窗口内的区域穿出裁剪窗口外的区域，且与裁剪窗口的边界线相交，将该交点定义为“出点”。由于被裁剪图像和裁剪窗口都为封闭的图形，因此，上述“入点”和“出点”必然是成对出现的。基于“入点”和“出点”的概念，Weiler-Atherton算法凹多边形的被裁剪图像进行图像裁剪的方法具体为：从被裁剪图像中的一个入点开始，当遇到入点时，按照顺时针方向沿着被裁剪图像的边界线搜集被裁剪图像的顶点，当遇到出点时，按照顺时针方向沿着裁剪窗口的边界线搜集被裁剪图像的顶点，按照上述规则交替地沿着被裁剪图像和裁剪窗口的边界线搜集被裁剪图像的顶点，直到回到起始的入点为止；最后，从被裁剪图像中未搜集过的入点中，选择一个入点作为新的起始点，重复上述搜集过程，依次类推，直到将所有的入点都搜集过为止，将搜集得到的点作为最终裁剪图像的顶点。

但是，在实现本发明的过程中，本发明的发明人发现利用Weiler-Atherton算法至少存在如下问题：

第一，采用Weiler-Atherton算法对应的裁剪窗口对被裁剪图像进行裁剪，并不会把被裁剪图像中位于裁剪窗口外部的顶点删除，因此裁剪得到的初次图像是包括被裁剪图像的所有原始顶点与被裁剪图像与裁剪窗口的交点，需要由两个数组分别保存被裁剪图像所有的顶点和所有交点、裁剪窗口的所有顶点和所有交点，存储的数据量非常大，占用较大的存储资源；

第二，在进行顶点搜集时，被裁剪图像和裁剪窗口的所有原始顶点、所有交点都要参与搜集过程，使得搜集效率很低。因此，在对图像裁剪的实时性、效率要求较高的导航地图等领域中，采用现有的Weiler-Atherton算法进行图像裁剪，远远不能满足要求。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种图像裁剪方法和装置，以节省存储资源，提高搜集效率以及图像裁剪的执行效率，满足如导航地图这种实时性要求较高、数据量较大的领域对图像裁剪的应用需求。

本发明实施例公开公开了如下技术方案：

一种图像裁剪方法，包括：

对被裁剪图像按照Sutherland-Hodgeman算法进行图像裁剪，得到初次裁剪图像；

对所述初次裁剪图像按照Weiler-Atherton算法进行图像裁剪，得到最终裁剪图像。

一种图像裁剪装置包括：

第一图像裁剪单元，用于对被裁剪图像按照Sutherland-Hodgeman算法进行图像裁剪，得到初次裁剪图像；

第二图像裁剪单元，用于对所述初次裁剪图像按照Weiler-Atherton算法进行图像裁剪，得到最终裁剪图像。

由上述实施例可以看出，一方面，由于在利用Weiler-Atherton算法进行图像裁剪之前，先按照Sutherland-Hodgeman算法进行图像裁剪，将被裁剪图像中的部分顶点给删除掉了，得到的初次裁剪图像与被裁剪图像相比较，减少了顶点数量，当利用Weiler-Atherton算法对经过Sutherland-Hodgeman算法处理后的图像(初次裁剪图像)进行裁剪时，只需要存储初次裁剪图像和裁剪窗口的顶点，减少了存储的数据量，节约了存储资源。另一方面，在进行顶点搜集时，只需要初次裁剪图像和裁剪窗口的顶点参与搜集过程，因此，提高了搜集效率。因此，本发明的图像裁剪算法可以满足实时性要求较高、数据量较大的应用领域，如导航地图等。