[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

摘要

本发明公开了一种基于DCT域的视觉显著性检测的自适应图像缩放方法，首先将JPEG图像部分解码至DCT域并获得视觉显著性检测图，对视觉显著图进行阈值分割得到空间能量分布图，并在能量分布图中提取视觉显著区域得到保护框的大小和位置以及含保护框能量分布图，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以及受保护能量图进行基于DCT块的线裁剪，最后根据用户端的分辨率进行微调，获得满足用户端的尺寸需求的图像输出。实施本发明方法，能够检测并保护视觉显著内容，从而提高图像缩放技术的质量。

主权项

基于DCT域的视觉显著性检测的自适应图像缩放方法，其特征是将图像部分解码至DCT域当中进行视觉显著性检测及保护并进行自适应图像缩放，包括以下步骤：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块的空间能量分布图；包括：对视觉显著图进行最大类间方差法阈值分割之后得到空间能量分布图，它包括了能量点和非能量点，即Em(x,y)=1S(x,y)≥TO0S(x,y)<TO]]>其中，所述T0代表采用最大类间方差法选取自适应的阈值；所述S(x,y)和Em(x,y)分别表示输入的视觉显著图和输出的空间能量分布图，其中能量点是指能量值是1，表示显著内容，非能量点是指能量值是0，表示非显著内容；步骤四：在空间能量分布图中提取视觉显著区域并对空间能量分布图加权得到受保护的能量图；包括：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Em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R作为视觉显著内容的搜索区域；(2)在黄金比例圆R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位置(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的其他点都设置为非能量点，能量值为0，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Pb；所述的受保护的能量图可通过下式计算：Pm＝p1Pb+p2Em+p3S其中，所述的Pb代表含保护框能量分布图；所述的Em代表空间能量分布图；所述的S代表视觉显著图；所述的Pm代表受保护的能量图；所述的pi(i＝1,2,3,...)代表权重系数，并且步骤五：根据受保护的能量图的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；包括：所述的需删除的裁剪线数目，具体的计算步骤如下：(1)利用保护框的边界点计算需保护的数目如下所示：ph＝Bb‑Btpw＝Br‑Bl其中，所述的Bt、Bb、Bl和Br分别代表保护框的上下左右四个边界点；所述的ph和pw分别代表需保护的高度和宽度的数目；(2)根据需保护的数目和原始图像大小计算线裁剪能够删除的数目如下：nh=18(oh-ph)]]>nv=18(ow-pw)]]>其中，所述的oh和ow分别代表原始图像的高度和宽度；所述的nh和nv分别代表在水平和垂直方向上基于块的线裁剪能够删除的数目；(3)结合用户端屏幕大小计算线裁剪需要删除的线数目如下：ndh=nhΔnh=oh-uh≥nhΔnhΔnh=oh-uh<nh]]>ndv=nvΔnv=ow-uw≥nvΔnvΔnv=ow-uw<nv]]>其中，所述的uh和uw分别代表用户端屏幕的高度和宽度；所述的Δnh为原始图像高度与用户端屏幕高度之差；所述的Δnv为原始图像宽度与用户端屏幕宽度之差；所述的和分别代表在水平和垂直方向上需要删除的线数目；采用前向累积能量动态规划技术进行基于DCT块的线裁剪，具体的操作步骤如下：(1)利用以下式子计算各个块的删除成本：CU(x,y)＝|Pm(x,y+1)‑Pm(x,y‑1)|CL(x,y)＝|Pm(x‑1,y)‑Pm(x,y‑1)|+CU(x,y)CR(x,y)＝|Pm(x‑1,y)‑Pm(x,y+1)|+CU(x,y)其中，所述的CU、CL和CR分别代表所在块(x,y)位置的上方、左边和右边三个相邻块的删除成本；(2)采用动态规划技术计算需要进行线裁剪的图像I的前向累积能量图M如下：M(x,y)=Pm(x,y)+minM(x-1,y-1)+CL(x,y)M(x-1,y)+CU(x,y)M(x-1,y+1)+CR(x,y)]]>其中，所述的M(x,y)代表基于块的最佳裁剪线的位置点；(3)从前向累积能量图M最后一行中找出最小能量值的位置点(x,y)，并以此点为入口，每次取上一行中相邻的三点中累积能量最小的那个点作为该条线裁剪路线在该行的点，即：seam(x‑1)＝min{(x‑1,y‑1),(x‑1,y),(x‑1,y+1)}按此规则一直搜索到第一行即可确定整个路线，即为当前最佳的垂直裁剪线；类似的规则，从左到右搜索可以获取当前最佳的水平裁剪线；(4)根据需要删除的线数目，交替进行垂直和水平方向上的最佳线裁剪路径搜索并删除该路径上的所有点，重复该步骤，直至删除的线数目跟所需要删除的线数目一致，得到新图像；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。