基于GrowCut的改进Seam Carving图像自适应方法

作     者：Tamer Galal Moursi Farag 

作者单位：湖南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：杨高波

授予年度：2010年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：基于内容的图像缩放 图像处理 Seam Carving 图像分割 GrowCut 

摘      要：图像处理应用中图像缩放是非常重要的,尤其是在缩放过程中保护图像的重要区域不受影响。 图像缩放(自适应)是数字图像处理的一个重要问题。数字图像通常需要被缩放,以保证它们与传输它们的通信网络或者显示它们的用户显示设备相适应。图像缩放就是指改变图像的分辨率(大小)的过程,以适合于特定的设计或者应用。 在图像缩放技术中,最有名的是Seam carving。它是一个基于内容的图像自适应处理。然而,它有时侯会失去对图像中重要对象的保护。本论文提出了一种新的交互式图像缩放技术。它通过将Seam Carving与Grow Cut图像分割算法相结合,以改善图像缩放后的视觉效果。 Crow Cut主要用来选择图像中待保留或者去除的对象。一种直观、易于使用的接口也被支持,因为用户只需要在对象的内部和外部画一条痕迹,即可以自动地得到对象去除或保留的感兴趣对象(ROI)。 这种基于内容的缩放技术可以对图像进行放大和缩小,通过结合Seam Carving和Grow Cut技术,删除根据新能量函数定义的描述景物内容的低能量线seams,这些低能量线来自图像的背景区域。我们可以最大限度地保护图像的感兴趣区域不受影响,提高图像的缩放质量。 实验结果表明,本文提出的方法可以轻易地去除或者保护图像中的感兴趣对象。