[发明专利]基于显著性检测的内容感知图像缩略图生成方法

摘要

本发明公开了一种基于显著性检测的内容感知图像缩略图生成算法，步骤(1)、用显著性检测技术得到输入图像的显著图，对输入图像和显著图同步进行列取样分析，然后计算显著图上每个取样区域的显著性密度值ρj；步骤(2)、得到各个取样区域的采样规则函数；步骤(3)、得到横向缩略图Rs；步骤(4)、将横向缩略图Rs与步骤(1)得到的显著图为作为输入，同步列取样变换为同步行取样，并将取样区域做转置，重复上述类似操作步骤,得到纵向压缩的缩略图Rs'，Rs'转置操作得到最终的图像缩略图。本发明能够在保证图像尺寸得到有效压缩的同时，十分有效地保留图像的显著区域，充分压缩无关紧要的信息，且不发生图像的尺寸变形。

主权项

一种基于显著性检测的内容感知图像缩略图生成算法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤(1)、用显著性检测技术得到输入图像的显著图，对输入图像及其显著图同步进行列取样分析，然后计算显著图上每个取样区域的显著性密度值ρj，计算公式如下：ρj=1Num(Rj)·Σi∈RjSi]]>其中，Rj表示第j个列取样区域，ρj表示Rj的显著性密度值，Si表示第i个像素的显著值，Num(Rj)表示该取样区域的像素点个数。显著性密度值表示不同取样区域在图像中的重要程度；步骤(2)、将显著性密度值代入下述采样规则判决函数，得到各个取样区域的采样规则函数，公式如下：f(ρj)=M1,ρj∈(0.7,1]M2,ρj∈(0.4,0.7]M3,ρj∈(0.1,0.4]M4,ρj∈[0,0.1]]]>其中，f(ρj)表示区域Rj的采用规则函数，同时满足以下公式：其中，M1表示采样的是取样区域全部的像素点，即保持取样区域的大小不变；M2表示只采取取样区域中第1,2,4,5,6,8,9列的像素点组成新的图像块，横向压缩取样区域；M3表示只采取取样区域中第2,3,5,6,8,9列的像素点组成新的图像块；M4表示只采取取样区域中第1,4,7,10列的像素点组成新的图像块；步骤(3)、对各个列取样区域使用相应的采样规则函数进行采样，得到各列取样区域的压缩结果，计算公式如下：Rjs=(Rj*f(ρj))]]>其中，表示取样区域压缩后的结果；然后将压缩后的取样区域进行列并置处理，得到横向缩略图Rs，其计算过程如下：Rs=R1sR2s...Rns]]>步骤(4)、将步骤(3)得到的横向缩略图Rs，即原输入图像的列取样操作下的压缩结果，与步骤(1)得到的显著图为作为输入，同步列取样变换为同步行取样，并将取样区域做转置，重复上述类似操作步骤,得到纵向压缩的缩略图Rs'，Rs'转置操作得到最终的图像缩略图。