一種縮略圖生成方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種縮略圖生成方法和系統(tǒng)，通過聯(lián)合使用裁切、扭曲、縮放三種圖像處理策略生成縮略圖，發(fā)揮了不同策略的優(yōu)勢，并使其互相補(bǔ)充，使圖像中的重要區(qū)域在縮略圖中得到準(zhǔn)確、完整、充分的顯示，在縮略圖的有限空間中實(shí)現(xiàn)了重要信息的最大化保留。本發(fā)明將以上三種圖像處理策略通過一次統(tǒng)一的最優(yōu)化過程實(shí)現(xiàn)，同時(shí)具有較少的時(shí)間開銷。
【專利說明】一種縮略圖生成方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及到一種圖像處理領(lǐng)域，特別涉及到一種生成圖像縮略圖的方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著多媒體和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像、視頻等可視化數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。為了快速瀏覽圖像，手機(jī)、IPad、電腦等設(shè)備先將圖像轉(zhuǎn)換成小尺寸的縮略圖，然后在屏幕上同時(shí)顯示多幅圖像的縮略圖，以方便用戶的瀏覽。
[0003]根據(jù)調(diào)查，當(dāng)前幾乎所有設(shè)備所采用的縮略圖生成方法都是裁切或者均勻縮放。裁剪就是直接在原始圖像中間截取一塊目標(biāo)尺寸區(qū)域作為縮略圖，而均勻縮放則是將原始圖像以固定的比例壓縮至縮略圖的尺寸。然而，均勻縮放往往導(dǎo)致圖像中重要物體在縮略圖中嚴(yán)重形變，裁切可能造成某些重要物體被全部或者部分丟棄?？傊?，這兩種方法生成的縮略圖難以有效地向用戶傳達(dá)信息，極大降低了用戶視覺體驗(yàn)。
[0004]近年來，一些國外學(xué)者注意到了縮略圖的實(shí)用意義以及所面臨的困難，提出了一些新的方法°在〈〈Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision))2012年發(fā)表的〈〈Scale and object aware image retargeting for thumbnail browsing))中，他們通過聯(lián)合使用兩種圖像處理策略一一縫雕刻與扭曲，來生成縮略圖，該方法首先通過縫雕刻算法剔除圖像中的非重要像素，生成一幅目標(biāo)尺寸的縮略圖，然后根據(jù)縮略圖中各像素與源圖像中像素的對應(yīng)關(guān)系，計(jì)算出從原始圖像到縮略圖的最佳映射，再根據(jù)該映射將源圖像映射成縮略圖。該方法可以使縮略圖中的大部分空間用于顯示重要的物體，同時(shí)確保該物體不發(fā)生嚴(yán)重的形變。然而，縫雕刻方法容易破壞圖像的幾何結(jié)構(gòu)，很多時(shí)候后續(xù)的扭曲策略也無法完全修復(fù)，生成的縮略圖中重要物體依然會出現(xiàn)明顯的形狀改變，而且，該方法采用分階段的方式逐一執(zhí)行兩種圖像處理策略，帶來了較大的時(shí)間開銷，不利于實(shí)際應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是為了解決縮略圖中重要圖像內(nèi)容形變嚴(yán)重、損失過多、視覺體驗(yàn)較差的問題，而提出一種圖像的縮略圖生成方法和系統(tǒng)。該方法和系統(tǒng)將不同尺寸、規(guī)格和內(nèi)容的圖像處理成預(yù)設(shè)尺寸的縮略圖，并且使該縮略圖準(zhǔn)確、完整、充分地顯示圖像中的重要內(nèi)容，提升用戶瀏覽效率和瀏覽體驗(yàn)。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提出一種圖像的縮略圖的生成方法，包括:步驟1，獲取待生成縮略圖的源圖片和待生成縮略圖的目標(biāo)尺寸；步驟2，根據(jù)重要性分析算法，計(jì)算源圖片的重要性分布即每個(gè)像素的重要性；步驟3，將源圖片均勻劃分成MXN個(gè)網(wǎng)格，其中M是大于等于I的整數(shù)，N是大于等于I的整數(shù)，以及，根據(jù)圖像的重要性分布，計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的重要性；步驟4，根據(jù)不同網(wǎng)格的重要性，使用裁剪、縮放、扭曲三種策略對網(wǎng)格進(jìn)行變形，獲得變形后的網(wǎng)格；步驟5，使源圖像各網(wǎng)格內(nèi)的圖像內(nèi)容適應(yīng)變形后的網(wǎng)格，獲得第一縮略圖；步驟6，根據(jù)重要區(qū)域完整性檢測策略，判定第一縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域完整性判定條件；步驟7，若第一縮略圖符合重要區(qū)域完整性條件，則直接將第一縮略圖作為第二縮略圖；否則，利用裁切修正算法調(diào)整裁切策略的作用效果，重新獲得第一縮略圖；步驟8，根據(jù)重要區(qū)域充分性檢測策略，判定第二縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域充分性判定條件；步驟9，若第二縮略圖符合重要區(qū)域充分性條件，則直接將第二縮略圖作為第三縮略圖；否則，利用縮放修正算法調(diào)整縮放策略的作用效果，重新獲得第二縮略圖；步驟10，輸出第三縮略圖。
[0007]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提出一種縮略圖生成系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括:圖片獲取單元，用于獲取待生成縮略圖的源圖片和待生成縮略圖的目標(biāo)尺寸；重要性分析單元，用于根據(jù)重要性分析算法，計(jì)算源圖片的重要性分布即每個(gè)像素的重要性；網(wǎng)格重要性確定單元，用于將源圖片均勻劃分成MXN個(gè)網(wǎng)格，其中M是大于等于I的整數(shù)，N是大于等于I的整數(shù)，以及，根據(jù)圖像的重要性分布，計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的重要性；網(wǎng)格變形單元，根據(jù)不同網(wǎng)格的重要性，使用裁剪、縮放、扭曲三種策略對網(wǎng)格進(jìn)行變形，獲得變形后的網(wǎng)格；第一縮略圖獲取單元，使源圖像各網(wǎng)格內(nèi)的圖像內(nèi)容適應(yīng)變形后的網(wǎng)格，獲得第一縮略圖；第一判定單元，根據(jù)重要區(qū)域完整性檢測策略，判定第一縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域完整性判定條件；第二縮略圖獲取單元，若第一縮略圖符合重要區(qū)域完整性條件，則直接將第一縮略圖作為第二縮略圖；否則，利用裁切修正算法調(diào)整裁切策略的作用效果，重新獲得第一縮略圖；第二判定單元，根據(jù)重要區(qū)域充分性檢測策略，判定第二縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域充分性判定條件；第三縮略圖獲取單元，若第二縮略圖符合重要區(qū)域充分性條件，則直接將第二縮略圖作為第三縮略圖；否則，利用縮放修正算法調(diào)整縮放策略的作用效果，重新獲得第二縮略圖；輸出單元，輸出第三縮略圖。
[0008]本發(fā)明的縮略圖生成系統(tǒng)和方法聯(lián)合使用三種圖像處理策略生成目標(biāo)尺寸的縮略圖，將三種策略融合在一個(gè)統(tǒng)一的最優(yōu)化框架下實(shí)現(xiàn)，根據(jù)所生成縮略圖對重要區(qū)域顯示的完整程度來調(diào)整裁切策略的作用效果，根據(jù)所生成縮略圖對重要區(qū)域顯示的充分程度來調(diào)整縮放策略的作用效果。
[0009]本發(fā)明引入的裁切策略，將使圖像中的重要區(qū)域被保存在縮略圖中，而相對不重要的圖像外圍區(qū)域則被舍棄，這么做將節(jié)省縮略圖本已十分有限的空間，使縮略圖有限的空間盡可能用于集中展示圖像的重要信息。
[0010]本發(fā)明所引入的扭曲策略，將使圖像的重要區(qū)域在縮略圖中保持原有的形狀和幾何結(jié)構(gòu)，并同時(shí)扭曲處于各重要區(qū)域之間的不重要區(qū)域，使重要目標(biāo)的空間排列發(fā)生改變，使其排列得更加緊密，有利于縮略圖完整地概括所有重要目標(biāo)。
[0011]本發(fā)明所引入的縮放策略，將使重要區(qū)域在縮略圖中保持一個(gè)合適的尺度，避免重要目標(biāo)發(fā)生過度的縮小，影響用戶的瀏覽和辨認(rèn)，有利于縮略圖有效地向用戶傳達(dá)信息。
[0012]本發(fā)明通過聯(lián)合使用裁切、扭曲、縮放三種圖像處理策略處理圖像，發(fā)揮了不同策略的優(yōu)勢，并使其互相補(bǔ)充，使圖像中的重要區(qū)域在縮略圖中得到準(zhǔn)確、完整、充分的顯示，在縮略圖的有限空間中實(shí)現(xiàn)了重要信息的最大化保留。
[0013]本發(fā)明將三種圖像處理策略融合成一個(gè)統(tǒng)一的凸規(guī)劃問題，通過一次數(shù)值優(yōu)化即可求解，相較于采用分階段的方式逐步執(zhí)行各策略，這種統(tǒng)一的融合有效降低了算法的復(fù)雜度。[0014]本發(fā)明定義的縮略圖完整性判定條件和充分性判定條件可以評價(jià)當(dāng)前縮略圖對重要區(qū)域顯示的完整程度和充分程度。
[0015]本發(fā)明所引入的縮略圖完整性修正算法，對重要區(qū)域顯示不完整的縮略圖，相應(yīng)地調(diào)整裁切策略的作用效果，使再次生成的縮略圖包含更多重要區(qū)域，有效改進(jìn)縮略圖中重要區(qū)域的完整性。
[0016]本發(fā)明所引入的縮略圖充分性修正算法，對重要區(qū)域顯示不充分的縮略圖，相應(yīng)地調(diào)整縮放策略的作用效果，使再次生成的縮略圖中重要區(qū)域占據(jù)更多空間，有效改進(jìn)縮略圖中重要區(qū)域的充分性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1所示為本發(fā)明中的縮略圖生成方法示意圖；
[0018]圖2所示為本發(fā)明中的縮略圖生成系統(tǒng)示意圖；
[0019]圖3所示為縮略圖生成系統(tǒng)中重要區(qū)域分析模塊示意圖；
[0020]圖4所不為縮略圖生成系統(tǒng)中最優(yōu)化|旲塊不意圖；
[0021]圖5所示為縮略圖生成系統(tǒng)中完整性修正模塊示意圖；
[0022]圖6所不為縮略圖生成系統(tǒng)中充分性修正模塊不意圖；
[0023]圖7所示為本發(fā)明重要性分析算法實(shí)施例示意圖；
[0024]圖8所示為本發(fā)明采用三種策略處理圖像生成縮略圖實(shí)施例示意圖；
[0025]圖9所示為本發(fā)明完整性、充分性修正算法修正縮略圖實(shí)施例示意圖；
[0026]圖10所示為本發(fā)明與已有算法處理實(shí)施例對比示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照附圖，對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0028]本發(fā)明的主要思想是同時(shí)使用三種圖像處理策略來生成縮略圖，使得重要的圖像內(nèi)容得以在縮略圖中準(zhǔn)確、完整、充分的顯示，使縮略圖最大化地保留原始圖像的重要信息，提高用戶的瀏覽效率和瀏覽體驗(yàn)，同時(shí)降低算法復(fù)雜度。
[0029]下面首先對本發(fā)明涉及到的術(shù)語進(jìn)行解釋:
[0030]裁切:位于裁切窗口內(nèi)的圖像內(nèi)容被保留，而裁剪窗口外的區(qū)域則被丟棄。本發(fā)明中的裁切策略將優(yōu)先保留圖像的重要區(qū)域，而將不重要區(qū)域裁切掉。
[0031]扭曲:改變圖像或者圖像某個(gè)區(qū)域的形狀，這種形狀改變不包括等比例的放大或縮小，比如正方形區(qū)域被放大成一個(gè)邊長更長的正方形并不視為形狀改變，而正方形被拉伸成長方形則視為形狀改變。本發(fā)明中的扭曲策略是使重要區(qū)域保持原有的形狀，而改變不重要區(qū)域的形狀。
[0032]縮放:將圖像或者圖像的某個(gè)區(qū)域放大成原圖或者原區(qū)域的N倍，或者縮小成原圖或者原區(qū)域的1/N倍，其中N大于I。本方法中的縮放策略是將重要區(qū)域縮放到一個(gè)相對較大的尺寸，而縮小不重要區(qū)域的尺寸。
[0033]變形:該處含義不僅僅指改變圖像的形狀，而是對圖像內(nèi)容廣義的改變，包括改變圖像某區(qū)域的形狀和位置。本發(fā)明中通過裁切、扭曲、縮放三種策略處理過的圖像被視為發(fā)生變形。
[0034]圖1示出了本發(fā)明中縮略圖生成方法的實(shí)施例的步驟流程圖。如圖1所示，本發(fā)明的縮略圖生成方法包括以下步驟:
[0035]步驟101，獲取待生成縮略圖的源圖像和該縮略圖的尺寸；該處的源圖像可以是任意尺寸和規(guī)格的圖像數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)圖片、數(shù)碼相機(jī)照片到視頻中捕捉到的一幀。該處待生成縮略圖的目標(biāo)尺寸可以是所述縮略圖的寬Wt和高Ht。
[0036]步驟102，根據(jù)重要性分析算法，計(jì)算目標(biāo)圖像的重要性分布，并且進(jìn)一步劃分出重要區(qū)域和非重要區(qū)域；計(jì)算圖像重要分布包括以下步驟:
[0037]先根據(jù)顯著性圖計(jì)算算法，計(jì)算圖像的顯著性圖，其中顯著性圖計(jì)算算法可以參考《IEEE Transactions on Pattern Analisis and Machine Intelligence》1998 年的《Amodel of saliency-based visual attention for rapid scene analysis))中的方法。
[0038]然后根據(jù)人臉檢測算法，檢測目標(biāo)圖像的人臉?biāo)趨^(qū)域；根據(jù)人臉檢測結(jié)果生成人臉區(qū)域圖。具體地，在人臉區(qū)域圖中，將人臉?biāo)趨^(qū)域的像素賦予較高的灰度值(如255)，將其他區(qū)域的像素賦予較低的灰度值，其中人臉檢測算法可以參考文獻(xiàn)《InternationalJournal on Computer Vision〉〉2004 年〈〈Robust real-time face detection〉〉中的方法。
[0039]對于目標(biāo)圖像每個(gè)像素，在顯著性圖和人臉區(qū)域圖中找到相應(yīng)位置的像素的灰度值，并取兩個(gè)灰度值中較大的一個(gè)作為該像素的重要性值，獲得重要性分布圖:
[0040]I (i, j) =max (Is (i, j)，If (i, j))
[0041]I(i, j)是原始圖像中像素(i，j)的重要性圖值，Is(i，j)和If (i，j)分別是像素(i，j)的顯著性圖值和人臉區(qū)域圖值。
[0042]如圖7所示為該重要性分析算法示意圖。
[0043]步驟103，將目標(biāo)圖像均勻劃分成MXN個(gè)網(wǎng)格；其中M是網(wǎng)格的行數(shù)大于等于I的整數(shù)，N是網(wǎng)格的列數(shù)大于等于I整數(shù)，以及，統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格中所有像素的重要性分布，并相應(yīng)地計(jì)算出各網(wǎng)格的重要性值；
[0044]步驟104，根據(jù)預(yù)置規(guī)則及各網(wǎng)格的重要性，使用裁切、縮放、扭曲三種策略對網(wǎng)格進(jìn)行變形。這種處理是通過最小化目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)的。首先，構(gòu)建以網(wǎng)格頂點(diǎn)坐標(biāo)為變量的縮略圖目標(biāo)函數(shù)，該函數(shù)為與裁切、扭曲、縮放三種策略相對應(yīng)的裁切能量函數(shù)、扭曲能量函數(shù)和縮放能量函數(shù)的線性加權(quán)和；然后，根據(jù)求解算法，求解出使得總能量函數(shù)值最小的網(wǎng)格頂點(diǎn)新坐標(biāo)。
[0045]具體地，為本實(shí)施例構(gòu)建以網(wǎng)格頂點(diǎn)坐標(biāo)為變量的優(yōu)化模型，說明步驟104。
[0046]第一步，定義裁切窗口，裁切窗口的左上頂點(diǎn)與右下頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為(0，0)、(WT, Ητ)，初始化原始網(wǎng)格頂點(diǎn)坐標(biāo)，這里WT，Ht是待生成縮略圖的寬和高，該實(shí)施例中設(shè)為
120,120ο
[0047]第二步，分別構(gòu)建對應(yīng)扭曲、裁切、縮放策略的扭曲能量函數(shù)、裁切能量函數(shù)和縮放能量函數(shù)Dw、Dc和Ds。下面將具體給出Dw、Dc和Ds的計(jì)算方法。
[0048]所有網(wǎng)格總的形狀改變Dw的計(jì)算公式為:
[0049]
【權(quán)利要求】
1.一種縮略圖的生成方法，其特征在于，包括: 步驟1，獲取待生成縮略圖的源圖片和待生成縮略圖的目標(biāo)尺寸； 步驟2，根據(jù)重要性分析算法，計(jì)算源圖片的重要性分布即每個(gè)像素的重要性； 步驟3，將源圖片均勻劃分成MXN個(gè)網(wǎng)格，其中M是大于等于I的整數(shù)，N是大于等于I的整數(shù)，以及，根據(jù)圖像 的重要性分布，計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的重要性； 步驟4，根據(jù)不同網(wǎng)格的重要性，使用裁剪、縮放、扭曲三種策略對網(wǎng)格進(jìn)行變形，獲得變形后的網(wǎng)格； 步驟5，使源圖像各網(wǎng)格內(nèi)的圖像內(nèi)容適應(yīng)變形后的網(wǎng)格，獲得第一縮略圖； 步驟6，根據(jù)重要區(qū)域完整性檢測策略，判定第一縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域完整性判定條件； 步驟7，若第一縮略圖符合重要區(qū)域完整性條件，則直接將第一縮略圖作為第二縮略圖；否則，利用裁切修正算法調(diào)整裁切策略的作用效果，重新獲得第一縮略圖； 步驟8，根據(jù)重要區(qū)域充分性檢測策略，判定第二縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域充分性判定條件； 步驟9，若第二縮略圖符合重要區(qū)域充分性條件，則直接將第二縮略圖作為第三縮略圖；否則，利用縮放修正算法調(diào)整縮放策略的作用效果，重新獲得第二縮略圖； 步驟10，輸出第三縮略圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，所述重要性分析算法，計(jì)算源圖片的重要性分布，進(jìn)一步包括: 步驟201，根據(jù)顯著性圖計(jì)算算法，計(jì)算源圖片的顯著性圖； 步驟202，根據(jù)人臉檢測算法，檢測源圖片的人臉區(qū)域，然后根據(jù)人臉檢測結(jié)果生成人臉區(qū)域圖； 步驟3，同時(shí)根據(jù)人臉區(qū)域圖和顯著性圖，生成源圖片的重要性分布； 其中，根據(jù)人臉檢測結(jié)果生成人臉區(qū)域圖的方式為:將人臉?biāo)趨^(qū)域的像素賦予較高的灰度值，該灰度值的取值范圍為150~255，將其他區(qū)域的像素賦予較低的灰度值，該灰度值的取值范圍為1~100。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，步驟4進(jìn)一步包括:使用扭曲策略保持重要區(qū)域的形狀，而扭曲重要區(qū)域之間的不重要區(qū)域，使用裁切策略和縮放策略使變形后的網(wǎng)格同時(shí)滿足裁切要求、扭曲要求、縮放要求。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的生成方法，其特征在于: 所述裁切要求為:網(wǎng)格的重要性越高，變形后的網(wǎng)格的位置與裁切窗口中心的距離越近； 其中，單個(gè)網(wǎng)格與裁切窗口中心距離的計(jì)算方式為:變形后網(wǎng)格的質(zhì)心距離裁切窗口中心的距離的平方和，包括:根據(jù)網(wǎng)格的四個(gè)頂點(diǎn)，計(jì)算當(dāng)前變形后網(wǎng)格的質(zhì)心坐標(biāo)；根據(jù)變形后網(wǎng)格的質(zhì)心坐標(biāo)，計(jì)算質(zhì)心與裁切窗口中心的距離；計(jì)算所述距離的平方。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的生成方法，其特征在于: 縮放要求為:網(wǎng)格的重要性越高，變形后的網(wǎng)格與原始網(wǎng)格相比尺度差異越小。 其中，單個(gè)網(wǎng)格與原始網(wǎng)格尺度差異的計(jì)算方式為:變形后網(wǎng)格的平均對角線長度與原始網(wǎng)格對角線長度之差的平方和，包括:根據(jù)網(wǎng)格的四個(gè)頂點(diǎn)，計(jì)算當(dāng)前變形后網(wǎng)格的尺度參數(shù)，該參數(shù)取值為正值，在O到I的范圍內(nèi)，說明該網(wǎng)格變形后發(fā)生了尺度縮??；大于.1，說明該網(wǎng)格變形后發(fā)生尺度擴(kuò)大；等于I說明該網(wǎng)格尺度未發(fā)生變化；根據(jù)變形后網(wǎng)格的尺度參數(shù)，計(jì)算變形后網(wǎng)格的平均對角線長度與原始網(wǎng)格對角線長度之差；計(jì)算所述長度差的平方。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，步驟5進(jìn)一步包括: 根據(jù)變形后網(wǎng)格的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)與原始網(wǎng)格的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算從原始網(wǎng)格到變形后網(wǎng)格的最佳平面投影關(guān)系，即一個(gè)二維的線性映射； 根據(jù)最佳平面投影關(guān)系，將原始網(wǎng)格內(nèi)的各像素投影到變形后的網(wǎng)格中，使原始圖像內(nèi)容適應(yīng)新的網(wǎng)格； 根據(jù)圖像變形后像素的位置和裁切窗口的位置，丟棄處于裁切窗口之外的像素，保留裁切窗口之內(nèi)像素作為第一縮略圖。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，重要物體完整性判定條件為:縮略圖中所有像素的重要性之和與源圖片中所有像素的重要性之和的比例大于預(yù)設(shè)閾值，其中，預(yù)設(shè)閾值的取值大于0.2。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟7中利用裁切修正算法調(diào)整裁切策略的作用效果，重新獲得第一縮略圖的步驟進(jìn)一步包括:對不滿足重要物體完整性判定條件的縮略圖，調(diào)整裁切策略的作用效果，即調(diào)整裁切要求，使重要網(wǎng)格距離裁切窗口中心的距離更近，減少變形后處于裁切窗口之外的像素?cái)?shù)量。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，重要物體充分性判定條件為:縮略圖中重要像素所占的面積與縮略圖面積比例大于預(yù)設(shè)閾值，其中，預(yù)設(shè)閾值的取值大于0.2。
10.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用縮放修正算法調(diào)整縮放策略的作用效果，重新獲得第二縮略圖的步驟包括:對不滿足重要物體充分性判定條件的縮略圖，調(diào)整縮放策略的作用效果，即調(diào)整縮放要求，使重要網(wǎng)格的尺度與原始網(wǎng)格的尺度差異更小，增大變形后重要區(qū)域占據(jù)的面積。
11.一種縮略圖生成系統(tǒng)，其特征在于，包括:圖片獲取單元，用于獲取待生成縮略圖的源圖片和待生成縮略圖的目標(biāo)尺寸； 重要性分析單元，用于根據(jù)重要性分析算法，計(jì)算源圖片的重要性分布即每個(gè)像素的重要性； 網(wǎng)格重要性確定單元，用于將源圖片均勻劃分成MXN個(gè)網(wǎng)格，其中M是大于等于I的整數(shù)，N是大于等于I的整數(shù)，以及，根據(jù)圖像的重要性分布，計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的重要性； 網(wǎng)格變形單元，根據(jù)不同網(wǎng)格的重要性，使用裁剪、縮放、扭曲三種策略對網(wǎng)格進(jìn)行變形，獲得變形后的網(wǎng)格； 第一縮略圖獲取單元，使源圖像各網(wǎng)格內(nèi)的圖像內(nèi)容適應(yīng)變形后的網(wǎng)格，獲得第一縮略圖； 第一判定單元，根據(jù)重要區(qū)域完整性檢測策略，判定第一縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域完整性判定條件； 第二縮略圖獲取單元，若第一縮略圖符合重要區(qū)域完整性條件，則直接將第一縮略圖作為第二縮略圖；否則，利用裁切修正算法調(diào)整裁切策略的作用效果，重新獲得第一縮略圖；第二判定單元，根據(jù)重要區(qū)域充分性檢測策略，判定第二縮略圖對重要區(qū)域的顯示是否符合中重要區(qū)域充分性判定條件； 第三縮略圖獲取單元，若第二縮略圖符合重要區(qū)域充分性條件，則直接將第二縮略圖作為第三縮略圖；否則，利用縮放修正算法調(diào)整縮放策略的作用效果，重新獲得第二縮略圖； 輸出單兀，輸出第三縮略圖。
【文檔編號】G06T7/00GK103902730SQ201410150911
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年4月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月15日
【發(fā)明者】盧漢清, 王金橋, 屈展 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所