[发明专利]基于DCT域视觉显著性检测的自适应图像缩放方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像缩放方法，特别涉及基于DCT域的视觉显著性检测的自适应图像缩放方法。

背景技术

基于内容感知的图像缩放方法——线裁剪方法与传统的缩放方法如最邻近插值、双线性插值以及裁剪等相比，能够随意改变图像的纵横比而不会让内容变扭曲，非常适用于现在显示尺寸日益多样化的移动终端设备。以下简单介绍现有的几类基于线裁剪的图像缩放方法。

第一类方法，单独采用线裁剪技术进行图像缩放，其缩放方法是在图像能量图上查找优化裁剪缝隙，然后通过插入或移除裁剪缝隙来改变图像大小。然而这种方法的缺点是：仅依靠删除裁剪缝隙改变图像大小，图像内容容易产生锯齿形失真，进而影响视觉内容的完整性。

第二类方法，采用线裁剪、缩放和传统裁剪等多个操作进行图像缩放，这类方法中存在两种方法。第一种方法是结合线裁剪和比例缩放，利用图像欧氏距离的双向相似度函数、占主导地位的颜色描述相似性以及线能量变化来确定线裁剪的最佳数目。这种方法的性能优于仅采用线裁剪技术的性能，但是它的缺陷是：没有对图像中视觉显著区域进行检测和保护，容易引起重要信息的丢失，从而导致图像的失真。第二种方法是在DCT域中进行视觉显著性检测得到显著图，基于显著图进行线裁剪和比例缩放，利用能量图的纹理均匀性和连通性来确定线裁剪的最佳数目。这种方法的性能优于没有采用显著性检测的方法的性能，然而它的缺陷是：对图像进行显著性检测却没有对检测出显著性内容加以保护，在线裁剪中视觉重要内容依然容易成为裁剪线路上的点，从而导致视觉显著内容被删除而破坏视觉的完整性。

综上，现有的图像缩放方法未能体现高质量的视觉效果，现有算法的性能有待提升。

发明内容

本发明的目的在于克服现有图像缩放方法未能体现高质量的视觉效果的缺点，提供了一种基于DCT域的视觉显著性检测的自适应图像缩放方法，获得更高质量的视觉体验效果，从而提高图像缩放技术的性能。

本发明的提出的基于DCT域的视觉显著性检测的自适应图像缩放方法具体步骤如下：

步骤一：将JPEG图像部分解码至DCT域，利用DCT系数提取亮度、颜色和纹理特征；

步骤二：计算亮度、颜色和纹理特征的差异并建立基于DCT块的高斯模型，并采用归一化的融合方法获得图像的视觉显著图；

步骤三：对视觉显著图进行阈值分割得到基于8×8DCT块的能量空间分布图；

步骤四：在能量分布图中提取视觉显著区域并对能量图加权得到受保护的能量图；

步骤五：根据保护框的大小来计算需删除的裁剪线数目，并根据需删除裁剪线数目进行基于DCT块的线裁剪；

步骤六：根据用户端的分辨率进行缩放微调处理，获得满足用户端的尺寸需求的图像输出。

较佳地，步骤三所述的基于8×8DCT块的能量空间分布图是指对视觉显著图进行最大类间方差法(OTSU)阈值分割之后得到空间能量分布图，它包括了能量点(能量值是1，即显著内容)和非能量点(能量值是0，即非显著内容)，即

其中，所述代表采用OTSU选取自适应的阈值；所述和分别表示输入的视觉显著图和输出的空间能量分布图。

较佳地，步骤四所述的视觉显著区域的提取，具体提取步骤如下：

(1)以空间能量分布图的中心点为圆心，直径为图像最长边的黄金比例即0.618倍做一个黄金比例圆作为视觉显著内容的搜索区域；

(2)在黄金比例圆的范围内遍历并统计能量点分布的位置，从而确定分布在能量点区域的圆弧；

(3)在该段圆弧上随机选择一个能量点，采用八邻接寻找法进行发散式检索，检索的规则是：只要八个邻接点的其中一个点是能量点(即能量值为1)，则满足条件并归为受保护能量点(设置能量值为255)；除了能量值为255的其他点都设置能量值为0的非能量点，能量值为255的所有点集构成视觉显著区域；

(4)在视觉显著区域内找到最高点、最低点、最左点和最右点这四个极值点，并分别以这四个点作为保护框的上下左右边界线上的点得到保护框，从而确定保护框的大小和位置；

(5)得到保护框之后将保护框内的点全部设置为能量点，得到含保护框能量分布图。

较佳地，步骤四所述的受保护的能量图可通过下式计算：

其中，所述的代表含保护框能量分布图；所述的代表空间能量分布图；所述的代表视觉显著图；所述的代表受保护的能量图；所述的代表权重系数，并且。

较佳地，步骤五所述的需删除的裁剪线数目，具体的计算步骤如下：