[发明专利]一种基于语义分割的图像智能适配显示方法

权利要求书

1.一种基于语义分割的图像智能适配显示方法，其特征在于，具体步骤如下：

(1)借助线裁剪将图像分成若干组

计算图像的梯度，在图像中找到一条穿过整幅图像且梯度总和最小的像素线，从图像中裁剪掉该像素线，将每次裁剪掉的像素线分为一组；根据缩放因子，重复上述过程，直到满足缩放因子的要求；剩余的像素按每行或每列分为一组：当图像水平方向适配显示时，一组像素的数量等于图像中一列像素的数量，线裁剪过程结束后，将剩余的像素每列分为一组；当图像竖直方向适配显示时，一组像素的数量等于图像中一行像素的数量，线裁剪过程结束后，将剩余的像素每行分为一组；

(2)计算能量图，分配比例因子

给定大小为H×W的图像，能量图由显著性检测结果和语义分割结果加权获得，能量图的计算公式如下：

E(x,y)＝αSD(x,y)+(1-α)SC(x,y) (1)

其中，1≤x≤H，1≤y≤W，0≤α≤1，0≤SD(x,y)≤1，0≤SC(x,y)≤1，0≤E(x,y)≤1，SD(x,y)表示图像中第x行y列像素的显著性检测结果，越大说明该像素对人的视觉影响越大；SC(x,y)表示第x行y列像素的得分，由语义分割的得分图处理获得，越大说明该像素不是背景的可能性越大；α用于平衡SD(x,y)和SC(x,y)对能量图E(x,y)的贡献；能量图中的值越大，说明对应像素越重要；

根据缩放因子和能量图E(x,y)，为每组像素分配比例因子：计算每组像素能量的平均值，对于能量较高的组，分配较大的比例因子；比例因子S(x,y)表示第x行y列像素在像素融合中的贡献度；

(3)重新分配比例因子

对于水平方向的适配显示，重新分配图像中物体的比例因子：

计算各组所包含的第l类像素的个数其中表示第k组包含的第l类像素的个数；根据第l类的阈值T^l，给的组重新分配比例因子：

其中，当1[ · ] 的方括号中内容为真时，它的值为1，否则为0；CO(i,j)表示第j组第i个像素所在的列；用同样的方法处理图像中的其他物体的类，直至图像中所有的物体的类处理完成；若图像中包含同一类多个物体且物体间不相邻，选择把不相邻的同一类的多个物体当成多个类处理，防止一个物体的比例因子被均衡到另一个物体；

重新分配图像中背景的比例因子：

计算各组包含的背景像素的个数其中表示第k组包含的背景像素的个数；将降序排列为σ是{1,…,W}→{1,…,W}的双射函数，使得设置阈值β∈[0,1]，重新分配比例因子：

(4)像素融合

获得重新分配的比例因子后，通过像素融合的方式获得目标图像的适配显示；对于水平方向适配显示，假设原始图像中每个像素宽度为1；比例因子为每个像素设定新的宽度，通过线性加权的方式将各个像素融合成新的宽度为1的像素，最终构成特定大小的图像；对于垂直方向适配显示，作类似处理。

2.根据权利要求1所述的基于语义分割的图像智能适配显示方法，其特征在于，步骤(2)中，第x行y列像素的得分SC(x,y)计算方式如下：

语义分割将图像中的像素分为L类，获得图像中每个像素的分类C∈R^H×W和得分图SM∈R^H×W×L，其中背景是一个特殊的类，C∈{0,1,2,…,L-1}，SM∈{0,1,…,255}；计算SC(x,y)：

其中，第0类表示背景。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中，参数α取值为0.6—0.9。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，阈值T^l的计算方法为：

将降序排列为阈值T^l为：

其中，参数γ设置为0.1—0.4。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，阈值β设置为0.3-0.5。