系统仿真学报 ›› 2016, Vol. 28 ›› Issue (9): 2169-2175.
蔡兴泉1, 布尼泓灏1, 乔雨晴1,2, 柳静华1,3, 李凤霞4
收稿日期:
2016-05-30
修回日期:
2016-07-14
出版日期:
2016-09-08
发布日期:
2020-08-14
作者简介:
蔡兴泉(1980-),男,山东,博士,副教授,研究方向为虚拟现实。
基金资助:
Cai Xingquan1, Buni Honghao1, Qiao Yuqing1,2, Liu Jinghua1,3, Li Fengxia4
Received:
2016-05-30
Revised:
2016-07-14
Online:
2016-09-08
Published:
2020-08-14
摘要: 提出了一种面向移动应用的基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法。对原图像灰度化后,考虑邻域像素的梯度影响,计算图像梯度能量矩阵;建立视觉显著度模型,将视觉显著度能量矩阵与图像梯度能量矩阵加权相加,得到复合能量矩阵;根据复合能量矩阵,计算图像的累计最小能量矩阵和能量最小轨迹矩阵,计算图像的最小能量缝合线;采用水平垂直穿插顺序,对缝合线进行删除或插入实现图像缩放。结果表明,梯度能量与视觉显著度能量加权的复合能量图像能更好的识别图像目标区域;进行缩放时,丢弃了特征不明显的背景,保留了目标图像特征,明显优于传统方法。
中图分类号:
蔡兴泉, 布尼泓灏, 乔雨晴, 柳静华, 李凤霞. 一种基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法[J]. 系统仿真学报, 2016, 28(9): 2169-2175.
Cai Xingquan, Buni Honghao, Qiao Yuqing, Liu Jinghua, Li Fengxia. Image Resizing Method Based on Gradient and Visual Saliency[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(9): 2169-2175.
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