圖像重定位方法及裝置制造方法
【專利摘要】本公開揭示了一種圖像重定位方法及裝置，屬于圖像處理領(lǐng)域。所述圖像重定位方法包括：建立圖像的顯著性模型；根據(jù)所述顯著性模型，計(jì)算所述圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的顯著性值；根據(jù)所述像素點(diǎn)的顯著性值，計(jì)算各條像素線的總顯著性值；根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸以及各條像素線的總顯著性值，對(duì)所述圖像進(jìn)行重定位。通過建立的顯著性模型計(jì)算圖像中各條像素線的總顯著性值，根據(jù)圖像的目標(biāo)尺寸以及各條像素線的總顯著性值，對(duì)圖像進(jìn)行重定位；解決了相關(guān)技術(shù)中存在的在進(jìn)行圖像重定位時(shí)，需要對(duì)原圖像的非冗余信息進(jìn)行分析，分析過程過于繁雜，計(jì)算量非常大的問題；達(dá)到了可以大大降低計(jì)算量的效果。
【專利說明】圖像重定位方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本公開涉及圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種圖像重定位方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像中通常包含有一些冗余信息，這些冗余信息會(huì)占用一部分容量，為了減少圖像中冗余信息的容量占用，可以利用圖像重定位(image retargeting)技術(shù)消除圖像中的冗余信息。常見的，可以采用基于線裁剪(seam carving)算法的圖像重定位技術(shù)去掉圖像中的冗余信息。
[0003]在相關(guān)的基于線裁剪算法進(jìn)行圖像重定位的過程中，首先，獲取原圖像中的像素點(diǎn)的顏色特征向量，然后，綜合考慮該顏色特征向量以及原圖像的非冗余信息、圖像分辨率等因素，利用這些因素確定圖像中冗余度較高的像素點(diǎn)組成的像素線；最后，剪掉原圖像中這些冗余的像素線，得到重定位后的圖像。
[0004]發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本公開的過程中，發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)至少存在如下缺陷:在進(jìn)行圖像重定位時(shí)，需要對(duì)原圖像的非冗余信息進(jìn)行分析，分析過程過于繁雜，計(jì)算量非常大。

【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]為了解決相關(guān)技術(shù)中存在的在進(jìn)行圖像重定位時(shí)，需要對(duì)原圖像的非冗余信息進(jìn)行分析，分析過程過于繁雜，計(jì)算量非常大的問題，本公開提供一種圖像重定位方法及裝置。所述技術(shù)方案如下:
[0006]根據(jù)本公開實(shí)施例的第一方面，提供一種圖像重定位方法，包括:
[0007]建立圖像的顯著性模型；
[0008]根據(jù)所述顯著性模型，計(jì)算所述圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的顯著性值；
[0009]根據(jù)所述像素點(diǎn)的顯著性值，計(jì)算各條像素線的總顯著性值；
[0010]根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸以及各條像素線的總顯著性值，對(duì)所述圖像進(jìn)行重定位。
[0011]可選的，所述建立圖像的顯著性模型，包括:
[0012]利用預(yù)定過分割算法對(duì)所述圖像進(jìn)行過分割，得到至少一個(gè)區(qū)域，同一個(gè)所述區(qū)域中各個(gè)像素點(diǎn)的顏色值相同；
[0013]確定每個(gè)所述區(qū)域的顏色值和質(zhì)心；
[0014]根據(jù)各個(gè)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的顏色值以及各個(gè)區(qū)域的質(zhì)心，建立所述顯著性模型。
[0015]可選的，所述顯著性模型為:
【權(quán)利要求】
1.一種圖像重定位方法，其特征在于，包括: 建立圖像的顯著性模型； 根據(jù)所述顯著性模型，計(jì)算所述圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的顯著性值； 根據(jù)所述像素點(diǎn)的顯著性值，計(jì)算各條像素線的總顯著性值； 根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸以及各條像素線的總顯著性值，對(duì)所述圖像進(jìn)行重定位。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立圖像的顯著性模型，包括: 利用預(yù)定過分割算法對(duì)所述圖像進(jìn)行過分割，得到至少一個(gè)區(qū)域，同一個(gè)所述區(qū)域中各個(gè)像素點(diǎn)的顏色值相同； 確定每個(gè)所述區(qū)域的顏色值和質(zhì)心； 根據(jù)各個(gè)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的顏色值以及各個(gè)區(qū)域的質(zhì)心，建立所述顯著性模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述顯著性模型為:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立圖像的顯著性模型，包括: 按照各個(gè)像素點(diǎn)的顏色值，對(duì)所述圖像中各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行歸類，將相同顏色值的像素點(diǎn)歸類為同一種顏色類型； 根據(jù)每種顏色類型的顏色值，建立所述顯著性模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述顯著性模型為:
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸以及各條像素線的總顯著性值，對(duì)所述圖像進(jìn)行重定位，包括: 根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸確定裁剪方向； 當(dāng)所述裁剪方向?yàn)樾邢驎r(shí)，按照像素線的總顯著性值，從小到大依次去除所述圖像中的列向像素線，使得所述圖像中剩余的列向像素線組成的行向?qū)挾葹樗瞿繕?biāo)尺寸的行向?qū)挾?，每條所述列向像素線為所述圖像中位于同一列的像素點(diǎn)組成的線； 當(dāng)所述裁剪方向?yàn)榱邢驎r(shí)，按照像素線的總顯著性值，從小到大依次去除所述圖像中的行向像素線，使得所述圖像中剩余的行向像素線組成的列向?qū)挾葹樗瞿繕?biāo)尺寸的列向?qū)挾龋織l所述行向像素線為所述圖像中位于同一行的像素點(diǎn)組成的線。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸確定裁剪方向，包括: 當(dāng)所述目標(biāo)尺寸的行向?qū)挾刃∮谒鰣D像的實(shí)際行向?qū)挾葧r(shí)，確定所述裁剪方向?yàn)樾邢?；?或， 當(dāng)所述目標(biāo)尺寸的列向?qū)挾刃∮谒鰣D像的實(shí)際列向?qū)挾葧r(shí)，確定所述裁剪方向?yàn)榱邢颉?br> 8.一種圖像重定位裝置，其特征在于，包括: 建立模塊，用于建立圖像的顯著性模型； 第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述建立模塊建立的顯著性模型，計(jì)算所述圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的顯著性值； 第二計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述第一計(jì)算模塊計(jì)算得到的像素點(diǎn)的顯著性值，計(jì)算各條像素線的總顯著性值； 重定位模塊，用于根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸以及所述第二計(jì)算模塊計(jì)算的各條像素線的總顯著性值，對(duì)所述圖像進(jìn)行重定位。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述建立模塊，包括: 分割單元，用于利用預(yù)定過分割算法對(duì)所述圖像進(jìn)行過分割，得到至少一個(gè)區(qū)域，同一個(gè)所述區(qū)域中各個(gè)像素點(diǎn)的顏色值相同； 第一確定單元，用于確定所述分割單元分割的每個(gè)所述區(qū)域的顏色值和質(zhì)心； 第一建立單元，用于根據(jù)所述第一確定單元確定的各個(gè)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的顏色值以及各個(gè)區(qū)域的質(zhì)心，建立所述顯著性模型。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述顯著性模型為:
11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述建立模塊，包括: 歸類單元，用于按照各個(gè)像素點(diǎn)的顏色值，對(duì)所述圖像中各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行歸類，將相同顏色值的像素點(diǎn)歸類為同一種顏色類型； 第二建立單元，用于根據(jù)每種顏色類型的顏色值，建立所述顯著性模型。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述顯著性模型為:
13.根據(jù)權(quán)利要求8至12中任一所述的裝置，其特征在于，所述重定位模塊，包括:第二確定單元，用于根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸確定裁剪方向； 第一去除單元，用于當(dāng)所述第二確定單元確定的裁剪方向?yàn)樾邢驎r(shí)，按照像素線的總顯著性值，從小到大依次去除所述圖像中的列向像素線，使得所述圖像中剩余的列向像素線組成的行向?qū)挾葹樗瞿繕?biāo)尺寸的行向?qū)挾龋織l所述列向像素線為所述圖像中位于同一列的像素點(diǎn)組成的線； 第二去除單元，用于當(dāng)所述第二確定單元確定的裁剪方向?yàn)榱邢驎r(shí)，按照像素線的總顯著性值，從小到大依次去除所述圖像中的行向像素線，使得所述圖像中剩余的行向像素線組成的列向?qū)挾葹樗瞿繕?biāo)尺寸的列向?qū)挾?，每條所述行向像素線為所述圖像中位于同一行的像素點(diǎn)組成的線。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述第二確定單元，包括: 第一確定子單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)尺寸的行向?qū)挾刃∮谒鰣D像的實(shí)際行向?qū)挾葧r(shí)，確定所述裁剪方向?yàn)樾邢?；?或， 第二確定子單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)尺寸的列向?qū)挾刃∮谒鰣D像的實(shí)際列向?qū)挾葧r(shí)，確定所述裁剪方向?yàn)榱邢颉?br> 15.一種圖像重定 位裝置，其特征在于，包括: 處理器； 用于存儲(chǔ)所述處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器； 其中，所述處理器被配置為: 建立圖像的顯著性模型； 根據(jù)所述顯著性模型，計(jì)算所述圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的顯著性值； 根據(jù)所述像素點(diǎn)的顯著性值，計(jì)算各條像素線的總顯著性值； 根據(jù)所述圖像的目標(biāo)尺寸以及各條像素線的總顯著性值，對(duì)所述圖像進(jìn)行重定位。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103996211SQ201410186673
【公開日】2014年8月20日 申請(qǐng)日期:2014年5月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月5日
【發(fā)明者】王琳, 張祺深, 陳志軍 申請(qǐng)人:小米科技有限責(zé)任公司