[发明专利]一种图像负载均衡处理方法及装置有效

专利信息
申请号: 201510593034.0 申请日: 2015-09-17
公开(公告)号: CN105321141B 公开(公告)日: 2018-07-20
发明(设计)人: 金欣;韩海旭;戴琼海 申请(专利权)人: 清华大学深圳研究生院
主分类号: G06T1/00 分类号: G06T1/00;G06T9/00
代理公司: 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 代理人: 杨洪龙
地址: 518055 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 图像 负载 均衡 处理 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种图像负载均衡处理方法,其特征是,包括如下步骤:

S1,将原始图像f(x,y)沿纵向和横向划分为多个图像块;

S2,计算纵向边界的左右两个图像块的纹理特征,移动所述纵向边界使所述纵向边界左右两个图像块之间的纹理特征相似度最大;

S3,计算横向边界的上下两个图像块的纹理特征,移动所述横向边界使所述横向边界上下两个图像块之间的纹理特征相似度最大;

S4,将确定的最终的横向边界和纵向边界对应的最终图像块分别分配给不同的计算单元进行并行处理;

在步骤S2和S3中,所述纹理特征为纹理梯度特征,通过如下步骤计算图像块的纹理梯度特征:

S21,用高斯函数G(x,y)与原始图像f(x,y)进行卷积形成一幅平滑后的图像fs(x,y):

fs(x,y)=G(x,y)*f(x,y);

其中,高斯函数

S22,计算平滑后的图像fs(x,y)的像素点(x,y)的梯度幅度M(x,y)

其中,

S23,计算原始图像f(x,y)中纵向或横向的第i块图像块的纹理梯度特征X(i):

X(i)=∑M(x,y)(i);

在步骤S2和S3中,通过如下步骤确定两个图像块之间的纹理特征相似度最大:

S31,计算相邻的第i块图像块的纹理梯度特征X(i)和第i+1块图像块的纹理梯度特征X(i+1);

S32,比较第i块图像块的纹理梯度特征X(i)与第i+1块图像块的纹理梯度特征X(i+1)之间的大小,若X(i)较大则将第i+1块图像块至第i块图像块的方向作为对应边界的移动方向,若X(i+1)较大则将第i块图像块至第i+1块图像块的方向作为对应边界的移动方向;

S33,沿移动方向以基本单元为步长移动边界,循环计算边界两侧的两个图像块的纹理梯度特征差异Δ,直至|Δ-2Ct|大于Δ或到达两侧边界;其中,Δ=|X(i+1)-X(i)|,Ct表示移动经过的基本单元的纹理梯度特征;

S34,将最后一个基本单元的梯度特征Ct的前一个基本单元的边界作为第i块图像块与第i+1块图像块之间的边界。

2.一种图像负载均衡处理装置,其特征是,包括如下单元:

第一处理单元,用于将原始图像f(x,y)沿纵向和横向划分为多个图像块;

第二处理单元,用于计算纵向边界的左右两个图像块的纹理特征,移动所述纵向边界使所述纵向边界左右两个图像块之间的纹理特征相似度最大;

第三处理单元,用于计算横向边界的上下两个图像块的纹理特征,移动所述横向边界使所述横向边界上下两个图像块之间的纹理特征相似度最大;

第四处理单元,用于将确定的最终的横向边界和纵向边界对应的最终图像块分别分配给不同的计算单元进行并行处理;

所述纹理特征为纹理梯度特征,在第二处理单元和第三处理单元中,通过如下步骤计算图像块的纹理梯度特征:

S21,用高斯函数G(x,y)与原始图像f(x,y)进行卷积形成一幅平滑后的图像fs(x,y):

fs(x,y)=G(x,y)*f(x,y);

其中,高斯函数

S22,计算平滑后的图像fs(x,y)的像素点(x,y)的梯度幅度M(x,y)

其中,

S23,计算原始图像f(x,y)中纵向或横向的第i块图像块的纹理梯度特征X(i):

X(i)=∑M(x,y)(i);

在第二处理单元和第三处理单元中,通过如下步骤确定两个图像块之间的纹理特征相似度最大:

S31,计算相邻的第i块图像块的纹理梯度特征X(i)和第i+1块图像块的纹理梯度特征X(i+1);

S32,比较第i块图像块的纹理梯度特征X(i)与第i+1块图像块的纹理梯度特征X(i+1)之间的大小,若X(i)较大则将第i+1块图像块至第i块图像块的方向作为对应边界的移动方向,若X(i+1)较大则将第i块图像块至第i+1块图像块的方向作为对应边界的移动方向;

S33,沿移动方向以基本单元为步长移动边界,循环计算边界两侧的两个图像块的纹理梯度特征差异Δ,直至|Δ-2Ct|大于Δ或到达两侧边界;其中,Δ=|X(i+1)-X(i)|,Ct表示移动经过的基本单元的纹理梯度特征;

S34,将最后一个基本单元的梯度特征Ct的前一个基本单元的边界作为第i块图像块与第i+1块图像块之间的边界。

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