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计算机视觉大作业实验报告1
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一、引言第 34 届 SIGGRAPH 数字图形学年会于 2007 年举行,在会中,Shai Avida 教授和 Ariel Shamir 教授展示了他们的学术
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计算机图形与图像技术
期末大作业实验报告
Seam Carving 算法的实现与讨论
软件学院 公岩松 2120190505
一、引言
第 34 届 SIGGRAPH 数字图形学年会于 2007 年举行,在会中,Shai Avida 教
授和 Ariel Shamir 教授展示了他们的学术成果,一种能够保持图像中的“关键区
域”不变,仅在图像中“不重要的区域”进行修改的图像放缩算法。该算法能够改变
图像的整体宽高比,但是却能很好地维持“重要区域”完整性,不会发生扭曲变形
或比例失调。这样的特性使得算法能够在很多实际情形下得以应用,例如,当图
像由计算机屏幕迁移到手机屏幕,保持图像全屏显示的同时(改变了宽高比),
也能够正常的显示图像的主体内容。或是将普通相机拍摄的照片经过算法处理起
到广角相机的拍摄效果。算法在经过简单的改进之后,甚至可以通过简单地人工
标注,实现“物体删除”的效果。
本次实验报告主要分为五个部分,第一部分介绍算法以及文章的整体结构。
第二部分介绍算法的原理以及计算步骤。第三部分描述算法的实现过程和具体代
码。第四部分详细地给出算法在两组图像中的实验结果,并做出分析。第五部分
对原 Seam Carving 算法做出尝试性改进,观察改进后新的实验结果,并做出分
析。
其中,实验部分包含以下的实验及结果:
1. 图像剪裁:将原图像剪裁为指定尺寸,并保持主体内容完整且比例正常。
2. 图像重定向(Retarget):将原图像重定向到指定尺寸,并保持主体内容
完整且比例正常。
3. 内容去除:指定一个矩形的内容,将该矩形内容从原图像中删除,并且
尽可能保持其余部分维持原有形状。
而第五部分则包含两个方面的实验尝试与结果:
1. 结合其他算法重新评估像素重要性并生成能量图,观察图像剪裁结果。
2. 优化算法时间性能,一次性选择多条 Seam 进行剪裁,观察图像剪裁的
结果。
二、算法描述
相比于算法目标的复杂,算法步骤却异常的简单,下面具体介绍利用 Seam
Carving 算法进行图像剪裁的步骤:
1. 计算图像中每个像素的“重要程度”(能量),生成能量图。
在绝大多数情况下,我们可以做出如下假设:像素值变化越剧烈的区域(如
边界,角点),是人眼最容易捕捉到的区域,也是图像相对重要的区域。与此相
反,像素变化较为平缓的区域,很多情况下使图像中的“背景区域”,是人们很少
关注的区域。所以,算法给出一个简易假设:如果一个像素梯度绝对值较大,则
该像素重要,算法倾向于保留。而某像素位置的梯度绝对值接近 0,则该像素不
重要,算法倾向于删除。因此,某像素的“重要度”(能量)可由以下公式计算得
出:
每个像素按照上述公式算出能量值后,构成能量图。
2. 从能量图中找到一条能量累积最小的纵向八连通路径,称之为 Seam。
通常在这个步骤中使用动态规划算法,能够使得算法的时间复杂度从
(暴力搜索)降低至
。其核心步骤是构建能量累计图,其计算方式如下:
在此同时,记录每一个像素最小能量路径的前置像素。之后,从最后一行
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半清斋
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