專利名稱：一種鑲嵌圖片的生成方法
技術領域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領域，特別涉及一種鑲嵌圖片的生成方法。
背景技術：
圖像鑲嵌技術是指將多幅小圖像(照片、數(shù)字圖案、字母圖案、色塊等等)排列拼接成一幅大圖像，圖像觀賞者與圖像的距離不同，該圖片的視覺效果也不同。當距離較近時，觀賞者看到的是一幅幅小的圖像排列在一起，甚至可以看到其中各個小圖像的細節(jié)；當距離較遠時，觀賞者更注意大圖像的整體視覺效果，原來的小圖像成為大圖像的一部分色塊，即使觀賞者能分辨清楚小圖像的局部細節(jié)，但大圖像的整體視覺效果更明顯，更引人注意?，F(xiàn)有的圖像鑲嵌技術，主要包括如下步驟(I)將一張大圖片(以下或稱目標圖片)分割為多個小塊區(qū)域；(2)對每個小塊區(qū)域，在圖片數(shù)據(jù)庫中尋找與之最為相似的圖片；替換該小塊區(qū)域，得到一幅鑲嵌的目標圖片。這種方法的缺點在于，為了得到很好的鑲嵌效果，需要一個很大的圖片數(shù)據(jù)庫。上述技術進一步還可以包括如下步驟，目標圖片分割為多個小塊區(qū)域之后，對于各個小塊區(qū)域，將數(shù)據(jù)庫圖片的色彩做趨向于小塊區(qū)域色彩的變換，以達到色彩相似的效果。這種方法的缺點在于，數(shù)據(jù)庫圖片的色彩變換雖然提升了目標圖片的鑲嵌色彩效果，但是數(shù)據(jù)庫圖片色彩的改變卻降低了各個鑲嵌小圖片的視覺效果O此外，日本佩特媒體株式會社于2009年I月7日申請的發(fā)明專利《鑲嵌圖片生成裝置、方法及程序》(申請?zhí)?00980102230. 6)是目前該領域中比較進步的技術。在該專利申請文件中記載的技術方案中，在分割目標圖片之后，計算各個小塊區(qū)域的顏色基本濃度值作為目標濃度值，再根據(jù)素材庫(圖片數(shù)據(jù)庫)中的圖片的基本顏色的平均濃度值進行顏色校正在保持基本色彩濃度分布的情況下向目標濃度值調(diào)整。該技術的不足之處在于由于色彩的校正，雖然增加了目標圖片整體鑲嵌的視覺效果，但是數(shù)據(jù)庫圖片的色彩已經(jīng)改變了，因此鑲嵌圖片的細節(jié)(填充各個分割小塊區(qū)域的數(shù)據(jù)庫圖片)已經(jīng)失真了。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，提供一種鑲嵌圖片的生成方法，有效解決現(xiàn)有技術存在的所需的圖片數(shù)據(jù)庫過大、目標圖鑲嵌后的視覺效果差、鑲嵌圖片的細節(jié)易失真等技術問題。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案
本發(fā)明包括一種鑲嵌圖片的生成方法，包括如下步驟
(O對數(shù)據(jù)庫圖片進行預處理，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征；
(2)將目標圖片進行迭代分割處理，將所述目標圖片平均分割成4個以上的多個矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述切片的特征；
(3)任取一未鑲嵌的切片，將其特征與每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征分別作對比，找到特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片；
(4)將所述切片特征與所述特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片中每一張圖片的代表特征分別作對比，選定特征距離最小的一張數(shù)據(jù)庫圖片作為替換圖片；
(5)將所述替代圖片進行縮放處理，使得處理后的圖片與所述切片大小一致；
(6)將縮放處理后的所述替換圖片鑲嵌在所述目標圖片上，其鑲嵌區(qū)域即為與步驟
(3)所述切片對應的矩形區(qū)域；記錄該切片為已鑲嵌的切片；
(7)判斷所述目標圖片的矩形區(qū)域是否全部被替換圖片鑲嵌完畢，若是，執(zhí)行步驟(8);若否，返回步驟(3);
(8)生成鑲嵌圖片。所述預處理包括如下步驟
(101)在數(shù)據(jù)庫中儲備彩色圖片和灰度圖片；
(102)將每一數(shù)據(jù)庫圖片平均分割為4個或9個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為數(shù)據(jù)庫切片；
(103)計算每一彩色圖片內(nèi)的4個或9個數(shù)據(jù)庫切片的R、G、B三色強度平均值，得到該彩色圖片的12個或者27個彩色圖片特征；
(104)將所述彩色圖片轉為灰度圖片；
(105)計算每一灰度圖片內(nèi)的4個或9個數(shù)據(jù)庫切片的灰度平均值，得到該灰度圖片的4個或9個灰度圖片特征；
(106)對所有的數(shù)據(jù)庫圖片根據(jù)其彩色圖片特征和灰度圖片特征進行聚類方法處理或分類方法處理，使得所述數(shù)據(jù)庫圖片按照所述彩色圖片特征或灰度圖片特征分組，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征。所述聚類方法為不必指定類別數(shù)的自組織映射的聚類處理方法。所述分類方法為指定類別數(shù)的K均值分類處理方法。所述分割處理包括如下步驟
(201)判斷待處理圖片是彩色圖還是灰度圖如果是彩色圖，執(zhí)行步驟(202);若為灰度圖，執(zhí)行步驟(203)；
(202)將所述彩色圖片轉為灰度圖片；
(203)判斷是否存在可分割的待處理圖片；若是，執(zhí)行步驟(204)，若否，執(zhí)行步驟(205)；
(204)將所述待處理圖片平均分割成4個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為新的待處理圖片，返回步驟(203)；
(205)確認每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述切片的特征。判斷是否存在可分割的待處理圖片，包括如下步驟
(301)判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差是否大于預設差值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)；
(302)確定存在可分割的待處理圖片；
(303)確定不存在可分割的待處理圖片。所述步驟(301)還可以為判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)熵值是否大于熵值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)。計算所述切片的特征，包括如下步驟
(401)將每一切片平均分割為4個或9個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為微切片；
(402)判斷所述切片為灰度圖片還是彩色圖片，若為彩色圖片，執(zhí)行步驟(403);若為灰度圖片，執(zhí)行步驟(404);
(403)計算每一切片內(nèi)的4個或9個所述微切片的R、G、B三色強度平均值，得到該微切片的12個或者27個彩色切片特征；
(404)計算每一切片內(nèi)的4個或9個微切片的灰度平均值，得到該切片的4個或9個灰度切片特征；
(405)記錄所述切片的代表特征，所述切片的代表特征即為其灰度平均值或R、G、B三色強度平均值。所述切片的特征是指所述切片的一維特征向量。所述彩色圖片的彩色強度特征向量包含12個或者27個特征值，所述灰度圖片的灰度圖片特征向量包含4個或者9個特征值，當待鑲嵌目標圖片是灰度圖像時，用4個或9個切片灰度圖片特征與數(shù)據(jù)庫圖片灰度圖片特征進行匹配；當待鑲嵌目標圖片是彩色圖像時，用12個或27個切片彩色圖片特征與數(shù)據(jù)庫圖片彩色圖片特征進行匹配。本發(fā)明優(yōu)點在于，提供一種鑲嵌圖片的生成方法，以計算機為工具，基于不同的數(shù)據(jù)庫圖片，自動、快速地產(chǎn)生與目標圖片對應的鑲嵌畫。本發(fā)明不改變數(shù)據(jù)庫圖片的色彩，無失真，且對數(shù)據(jù)庫的大小無嚴格要求，可以用較小的圖片數(shù)據(jù)庫完成鑲嵌圖片。


圖I所示為本發(fā)明中鑲嵌圖片生成方法的流程圖2所示為本發(fā)明中預處理方法的流程圖3所示為本發(fā)明中分割處理方法的流程圖4所示為本發(fā)明中判斷待處理圖片是否需要分割的方法的流程圖5所示為本發(fā)明中計算切片特征的方法的流程圖。
具體實施例方式以下結合附圖詳細說明本發(fā)明的具體實施方式
，使本領域的技術人員更清楚地理解如何實踐本發(fā)明。應當理解，盡管結合其優(yōu)選的具體實施方案描述了本發(fā)明，但這些實施方案擬闡述，而不是限制本發(fā)明的范圍。實施例I
如圖I所示，圖中所示為一種以一個圖片數(shù)據(jù)庫來鑲嵌目標圖片的生成方法，包括步驟(I) - (S)0在實施例I中，目標圖片為灰度圖片。本發(fā)明包括一種鑲嵌圖片的生成方法，包括如下步驟
步驟(1)，對數(shù)據(jù)庫圖片進行預處理，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征。所述數(shù)據(jù)庫保存有大量照片、數(shù)字圖案、字母圖案、色塊等圖片，也是用來填充目標圖片各個區(qū)域的候選圖片，也可以稱之為素材庫，包括彩色圖片和灰度圖片，本實施例中，至少包括灰度圖片。在鑲嵌之前就計算出數(shù)據(jù)庫圖片的特征，可以隨時調(diào)用，避免在鑲嵌過程中重復計算數(shù)據(jù)庫圖片的特征，從而減少鑲嵌圖片的整體運算時間，提升工作效率。如圖2所示，圖中所示為本發(fā)明中一種預處理方法，即對數(shù)據(jù)庫圖片進行預處理，包括如下步驟
(101)在數(shù)據(jù)庫中儲備灰度圖片，也可以包括彩色圖片；
(102)將每一數(shù)據(jù)庫圖片平均分割為4個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為數(shù)據(jù)庫切片；
(103)計算每一彩色圖片內(nèi)的4個數(shù)據(jù)庫切片的R、G、B三色強度平均值，得到該彩色圖片的12個彩色圖片特征；
(104)將所述彩色圖片轉為灰度圖片；
(105)計算數(shù)據(jù)庫每一灰度圖片的4個切片的灰度平均值，得到該灰度圖片的4個灰度圖片特征；
(106)對所有的數(shù)據(jù)庫圖片根據(jù)其彩色圖片特征和灰度圖片特征向量進行聚類處理或分類處理，使得所述數(shù)據(jù)庫圖片按照所述彩色圖片特征和灰度圖片特征分組，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征。其中，所述聚類處理為不必指定類別數(shù)的自組織映射(Self-Organizing Map,SOM)的聚類處理方法，所述分類處理為指定類別數(shù)的K均值分類處理方法。代表特征的產(chǎn)生可以是在SOM方法中自動產(chǎn)生，或是在K均值分類之后通過計算組內(nèi)特征的均值得到。經(jīng)聚類或分類方法處理數(shù)據(jù)庫圖片的特征之后，各個數(shù)據(jù)庫圖片附屬于不同的特征組。對于某一固定數(shù)量的圖片數(shù)據(jù)庫，聚類或分類的特征組別數(shù)量越多，附屬于各個特征組的圖片數(shù)量越少；聚類或分類的特征組別數(shù)量越少，附屬于各個特征組的圖片數(shù)量越多。其中，步驟(102)中也可以將每一數(shù)據(jù)庫圖片平均分割為9個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，形成9個切片；相應地，在步驟(105)中，計算數(shù)據(jù)庫每一灰度圖片的9個切片的灰度平均值，得到該灰度圖片的9個灰度圖片特征。在本實施例中，目標圖片為灰度圖片，因此需要依次執(zhí)行步驟(101)、(102)、
(105)、(106)，計算所述切片的4個特征，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征。步驟(2)，將目標圖片進行分割處理，將所述目標圖片平均分割成多個矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述每一切片的特征。此處的目標圖片，是指未被處理的完整圖片，也可以稱為初始圖片。所述切片是指目標圖片被切割到最后形成的矩形圖片。此處的分割處理，也可以稱為迭代分割法，每次分割后，形成若干形狀、大小相同的待處理圖片，若該待處理圖片不能繼續(xù)分割，將其改稱為切片；若該待處理圖片還可以繼續(xù)分割，則將其繼續(xù)分割，形成新的待處理圖片，直至所有待處理圖片都形成不能繼續(xù)分割的切片為止。如圖3所示，圖中所示為本發(fā)明中一種分割處理方法，即將目標圖片分割成4個以上的矩形目標圖片，包括如下步驟
(201)判斷待處理圖片是彩色圖還是灰度圖如果是彩色圖，執(zhí)行步驟(202);若為灰度圖，執(zhí)行步驟(203)
(202)將所述彩色圖片轉為灰度圖片；
(203)判斷是否存在可分割的待處理圖片；若是，執(zhí)行步驟(204)，若否，執(zhí)行步驟
(205)；
(204)將所述待處理圖片平均分割成4個矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為新的待處理圖片，返回步驟(203)；(205)確認每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述切片的特征。在本實施例中，目標圖片為灰度圖片，因此需要依次執(zhí)行步驟(201)、(203)、
(204)、(205)，計算所述切片的4個特征。此處計算切片特征的方法與前述計算數(shù)據(jù)庫切片的特征方法(101) — (106)相同。·如圖4所示，圖中所示為此處步驟(203)所述的判斷是否存在可分割的待處理圖片的方法，包括如下步驟
(301)判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差是否大于預設差值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)。預設差值閾值指的是灰度值的最大值與最小值之差的預設閾值。(302)確定存在可分割的待處理圖片，所述待處理圖片需要分割。(303)確定不存在可分割的待處理圖片，所述待處理圖片不需要分割。其中，所述步驟(301)還可以為
(304)判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)熵值是否大于熵值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)。熵值指的是預設熵值。目標圖片是否需要分割的判斷標準為預定的分割準則，預定的分割準則是指判斷能否繼續(xù)分割某一圖片區(qū)域的規(guī)則或方法。準則制定的依據(jù)需要考慮當前待分割圖片區(qū)域的灰度值或者熵值，即準則應該依賴于待分割圖片區(qū)域的灰度和熵信息。具體地說，對于本實施例中的灰度圖片來說，若初始圖片所處區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差大于灰度值的閾值，或者，圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的熵值大于熵值閾值，則可以確定圖片需要繼續(xù)被分割。對于灰度圖片來說，判斷圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差是否大于其閾值，假設當前圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值是A，最小值是B，閾值為T，如果Α-ΒΧΓ，那么就平均分割當前圖片區(qū)域；否則不分割當前圖片區(qū)域。假設灰度值以O 255表示，即0〈=A〈=255，0〈=B〈=255，那么閾值T為T=A_B，閾值范圍根據(jù)圖片灰度分布情況設置范圍為0〈=T〈=127。對于灰度圖片來說，判斷圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的熵值是否大于其預設閾值，假設灰度值以O 255表示,該待分割區(qū)域的熵值表示為E=-Σ (Pi5IjIog2(Pi)),其中Pi (i =O 255)為在當前待分割區(qū)域中，各個灰度值(O 255)出現(xiàn)的概率值，那么閾值范圍根據(jù)圖片灰度分布情況設置范圍為0〈=T〈=3。對于灰度圖片來說，若初始圖片所處區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差小于或等于其閾值，或者，圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的熵值小于或等于其閾值，則可以確定圖片不需要繼續(xù)被分割。如圖5所示，圖中所示為此處步驟(205)所述的“計算所述切片的特征”的方法，包括如下步驟
(401)將每一切片平均分割為4個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為微切片；
(402)判斷所述切片為灰度圖片還是彩色圖片，若為彩色圖片，執(zhí)行步驟(403);若為灰度圖片，執(zhí)行步驟(404);
(403)計算每一切片內(nèi)的4個所述微切片的R、G、B三色強度的平均值，得到該微切片的12個彩色切片特征；
(404)計算每一切片內(nèi)的4個微切片的灰度平均值，得到該切片的4個灰度切片特征；(405)記錄所述切片的代表特征，所述切片的代表特征即為其灰度平均值或R、G、B三色強度平均值。在本實施例中，目標圖片為灰度圖片，因此需要依次執(zhí)行步驟(401)、(402)、(404)、(405),來計算所述切片的4個特征。將每一切片平均分割為4個相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為微切片；計算每一切片內(nèi)的4個所述微切片的灰度平均值，得到關于該切片的4個灰度切片特征；
記錄所述切片的代表特征，所述切片的代表特征即為其灰度平均值。此時，所述切片的特征是指所述切片的包含4個特征值的一維特征向量，用4個切片灰度圖片特征與4個數(shù)據(jù)庫圖片灰度圖片特征進行匹配。所述切片與所述數(shù)據(jù)庫圖片的特征對比，實際上就是同維數(shù)特征向量的距離比較，匹配切片時計算的特征數(shù)量應該與數(shù)據(jù)庫預處理時提取的特征數(shù)量一致，如果數(shù)據(jù)庫預處理時采用的是4個特征(平均分成4個區(qū)域)，那么切片也計算其4個特征。這樣，同樣長度的特征才可以計算距離來匹配。若在上述的步驟(401)中將每一切片平均分割為9個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，形成9個微切片；在上述的步驟(404)中，計算每一切片內(nèi)的9個微切片的灰度平均值，得到該切片的9個灰度切片特征。相應地，步驟(401)、( 404)、( 405 )中，微切片的數(shù)量為9個，計算每一切片內(nèi)的9個所述微切片的的灰度平均值，得到關于該切片的9個灰度切片特征。步驟(3)，任取一未鑲嵌的切片，將其特征與每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征分別作對比，找到特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片。步驟(4)，將所述切片特征與所述特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片中每一張圖片的代表特征分別作對比，選定特征距離最小的一張數(shù)據(jù)庫圖片作為替換圖片。步驟(3) - (4)，在數(shù)據(jù)庫中找到與選取到的切片特征距離最小(最相似的)一張?zhí)鎿Q圖片。所述距離，是指描述兩個向量的量度，常用的是明可夫斯基距離中的歐氏距離和曼哈頓距離。數(shù)據(jù)庫中選取的圖片與所述切片大小不一定相同，替換圖片與所對應的切片相比，圖中的特征距離最小，圖片的特征向量最為接近，這兩張圖片的相似度最高。步驟(5)，將所述替代圖片進行縮放處理，使得處理后的圖片與所述切片大小一致。步驟(6)，將縮放處理后的所述替換圖片鑲嵌在所述目標圖片上，其鑲嵌區(qū)域即為與步驟(3)所述切片對應的矩形區(qū)域；記錄該切片為已鑲嵌的切片。步驟(7)，判斷所述目標圖片的矩形區(qū)域是否全部被替換圖片鑲嵌完畢，若是，執(zhí)行步驟(8);若否，返回步驟(3)。所述目標圖片被分成多個切片，先將每個切片與數(shù)據(jù)庫中的圖片作對比，找出與該矩形目標圖片特征距離最小的(最相似的)圖片，再將該圖片經(jīng)縮放處理后鑲嵌在該切片對應的區(qū)域，每一矩形目標圖片上都鑲嵌一張在數(shù)據(jù)庫中與該矩形目標圖片最相似的圖片。多次重復上述過程，直至將初始圖片所對應的區(qū)域均被數(shù)據(jù)庫圖片鑲嵌完整為止。步驟(3)只會找到未鑲嵌的切片，并對其進行操作處理，在步驟(6)中已經(jīng)被記錄為已鑲嵌的切片，不會被重復鑲嵌。當所有的切片都被標記為已鑲嵌切片時，所述目標圖片的矩形區(qū)域就全部被替換圖片鑲嵌完畢。步驟(8)，生成鑲嵌圖片。實施例2如圖I所示，圖中所示為一種以一個圖片數(shù)據(jù)庫來鑲嵌目標圖片的生成方法，包括步驟(I) 一(8)。在實施例2中，目標圖片為彩色圖片。本發(fā)明包括一種鑲嵌圖片的生成方法，包括如下步驟
步驟(1)，對數(shù)據(jù)庫圖片進行預處理，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征。所述數(shù)據(jù)庫保存有大量照片、數(shù)字圖案、字母圖案、色塊等圖片，也是用來填充目標圖片各個區(qū)域的候選圖片，也可以稱之為素材庫，包括彩色圖片和灰度圖片，本實施例中，至少包括彩色圖片。在鑲嵌之前就計算出數(shù)據(jù)庫圖片的特征，可以隨時調(diào)用，避免在鑲嵌過程中重復計算數(shù)據(jù)庫圖片的特征，從而減少鑲嵌圖片的整體運算時間，提升工作效率。如圖2所示，圖中所示為本發(fā)明中一種預處理方法，即對數(shù)據(jù)庫圖片進行預處理，包括如下步驟
(101)在數(shù)據(jù)庫中儲備彩色圖片，也可以包括灰度圖片；
(102)將每一數(shù)據(jù)庫圖片平均分割為4個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為數(shù)據(jù)庫切片；
(103)計算數(shù)據(jù)庫每一彩色圖片的4個切片的R、G、B三色強度的平均值，得到該彩色圖片的12個彩色圖片特征；
(104)將所述彩色圖片轉為灰度圖片；將彩色圖片的R、G、B三個色彩通道的數(shù)據(jù)加權平均即可將其變?yōu)榛叶葓D片；
(105)計算每一灰度圖片內(nèi)的4個數(shù)據(jù)庫切片的灰度平均值，得到該灰度圖片的4個灰度圖片特征；
(106)對所有的數(shù)據(jù)庫圖片根據(jù)其彩色圖片特征向量和灰度圖片進行聚類處理或分類處理，使得所述數(shù)據(jù)庫圖片按照所述彩色圖片特征和灰度圖片特征分組，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征。其中，所述聚類處理為不必指定類別數(shù)的自組織映射(Self-Organizing Map,SOM)的聚類處理方法，所述分類處理為指定類別數(shù)的K均值分類處理方法。代表特征的產(chǎn)生可以是在SOM方法中自動產(chǎn)生，或是在K均值分類之后通過計算組內(nèi)特征的均值得到。經(jīng)聚類或分類方法處理數(shù)據(jù)庫圖片的特征之后，各個數(shù)據(jù)庫圖片附屬于不同的特征組。對于某一固定數(shù)量的圖片數(shù)據(jù)庫，聚類或分類的特征組別數(shù)量越多，附屬于各個特征組的圖片數(shù)量越少；聚類或分類的特征組別數(shù)量越少，附屬于各個特征組的圖片數(shù)量越多。步驟(2)，將目標圖片進行分割處理，將所述目標圖片平均迭代分割成多個矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述每一切片的特征。此處的目標圖片，是指未被處理的完整圖片，也可以稱為初始圖片。所述切片是指目標圖片被切割到最后形成的矩形圖片。如圖3所示，圖中所示為本發(fā)明中一種分割處理方法，即將目標圖片分割成4個以上的矩形目標圖片，包括如下步驟
(201)判斷待處理圖片是彩色圖還是灰度圖如果是彩色圖，執(zhí)行步驟(202);若為灰度圖，執(zhí)行步驟(203)；
(202)將所述彩色圖片轉為灰度圖片；
(203)判斷是否存在可分割的待處理圖片；若是，執(zhí)行步驟(204)，若否，執(zhí)行步驟
(205)；(204)將所述待處理圖片平均分割成4個矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為新的待處理圖片，返回步驟(203)；
(205)確認每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述切片的特征。在本實施例中，目標圖片為彩色圖片，因此需要依次執(zhí)行步驟(201) — (205)，將其轉為灰度圖片，計算所述切片的4個特征。此處計算切片特征的方法與前述計算數(shù)據(jù)庫切片的特征方法(101) — (106)相同。如圖4所示，圖中所示為此處步驟(203)所述的判斷是否存在可分割的待處理圖片的方法，包括如下步驟
(301)判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差是否大于預設差值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)。預設差值閾值指的是灰度值的最大值與最小值之差的預設閾值；
(302)確定存在可分割的待處理圖片，所述待處理圖片需要分割；
(303)確定不存在可分割的待處理圖片，所述待處理圖片不需要分割。其中，所述步驟(301)還可以為
(304)判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)熵值是否大于熵值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)。熵值指的是預設熵值。目標圖片是否需要分割的判斷標準為預定的分割準則，預定的分割準則是指判斷能否繼續(xù)分割某一圖片區(qū)域的規(guī)則或方法。準則制定的依據(jù)需要考慮當前待分割圖片區(qū)域的灰度值或者熵值，即準則應該依賴于待分割圖片區(qū)域的灰度和熵信息。具體地說，對于本實施例中的彩色圖片來說，先將其R、G、B三通道的數(shù)據(jù)加權平均，即可將其轉化為灰度圖片，再按照上述步驟(301) - (304)加以判斷。若初始圖片所處區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差大于灰度值的閾值，或者，圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的熵值大于熵值閾值，則可以確定圖片需要繼續(xù)被分割。對于灰度圖片來說，判斷圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差是否大于其閾值，假設當前圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值是A，最小值是B，閾值為T，如果Α-ΒΧΓ，那么就平均分割當前圖片區(qū)域；否則不分割當前圖片區(qū)域。假設灰度值以O 255表示，即0〈=A〈=255，0〈=B〈=255，那么閾值T為T=A_B，閾值范圍根據(jù)圖片灰度分布情況設置范圍為0〈=T〈=127。對于灰度圖片來說，判斷圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的熵值是否大于其預設閾值，假設灰度值以O 255表示,該待分割區(qū)域的熵值表示為E=-Σ (Pi5IjIog2(Pi)),其中Pi (i =O 255)為在當前待分割區(qū)域中，各個灰度值(O 255)出現(xiàn)的概率值，那么閾值范圍根據(jù)圖片灰度分布情況設置范圍為0〈=T〈=3。對于灰度圖片來說，若初始圖片所處區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差小于或等于其閾值，或者，圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的熵值小于或等于其閾值，則可以確定圖片不需要繼續(xù)被分割。如圖5所示，圖中所示為此處步驟(205)所述的“計算所述切片的特征”的方法，包括如下步驟
(401)將每一切片平均分割為4個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為微切片；
(402)判斷所述切片為灰度圖片還是彩色圖片，若為彩色圖片，執(zhí)行步驟(403);若為灰度圖片，執(zhí)行步驟(404);(403)計算每一切片內(nèi)的4個所述微切片的R、G、B三色強度的平均值，得到該微切片的12個彩色切片特征；
(404)計算每一切片內(nèi)的4個微切片的灰度平均值，得到該切片的4個灰度切片特征；
(405)記錄所述切片的代表特征，所述切片的代表特征即為其灰度平均值或R、G、B三色強度平均值。在本實施例中，目標圖片為彩色圖片，因此需要依次執(zhí)行步驟(401)、(402)、
(403)、(405)，來計算所述切片的12個彩色切片特征。將每一切片平均分割為4個相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為微切片；計算每一切片內(nèi)的4個所述微切片的R、G、B三色強度的平均值，得到該微切片的12
個彩色切片特征；
記錄所述切片的代表特征，所述切片的代表特征即為其R、G、B三色強度平均值。此時，所述切片的特征是指所述切片的包含12個特征的一維特征向量，用12個切片灰度圖片特征與12個數(shù)據(jù)庫圖片灰度圖片特征進行匹配。所述切片與所述數(shù)據(jù)庫圖片的特征對比，實際上就是同維數(shù)特征向量的距離比較，匹配切片時計算的特征數(shù)量應該與數(shù)據(jù)庫預處理時提取的特征數(shù)量一致，比如如果數(shù)據(jù)庫預處理時采用的是12個特征(彩色，平均分成4個區(qū)域)，那么切片也計算其12個特征。這樣，同樣長度的特征才可以計算距離來匹配。若在上述的步驟(401)中將每一切片平均分割為9個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，形成9個微切片；在上述的步驟(403)中，計算每一切片內(nèi)的9個微切片的R、G、B三色強度的平均值，得到該切片的27個彩色切片特征。相應地，步驟(401)、( 403 )、( 405 )中，微切片的數(shù)量為9個，計算每一切片內(nèi)的27個微切片的R、G、B三色強度的平均值，得到關于該切片的27個彩色切片特征。步驟(3)，任取一未鑲嵌的切片，將其特征與每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征分別作對比，找到特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片；
步驟(4)，將所述切片特征與所述特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片中每一張圖片的代表特征分別作對比，選定特征距離最小的一張數(shù)據(jù)庫圖片作為替換圖片。步驟(3) - (4)，在數(shù)據(jù)庫中找到與選取到的切片特征距離最小(最相似的)一張?zhí)鎿Q圖片。所述距離，是指描述兩個向量的量度，常用的是明可夫斯基距離中的歐氏距離和曼哈頓距離。數(shù)據(jù)庫中選取的圖片與所述切片大小不一定相同，替換圖片與所對應的切片相比，圖中的特征距離最小，圖片的特征向量最為接近，這兩張圖片的相似度最高。步驟(5)，將所述替代圖片進行縮放處理，使得處理后的圖片與所述切片大小一致。步驟(6)，將縮放處理后的所述替換圖片鑲嵌在所述目標圖片上，其鑲嵌區(qū)域即為與步驟(3)所述切片對應的矩形區(qū)域；記錄該切片為已鑲嵌的切片。步驟(7)，判斷所述目標圖片的矩形區(qū)域是否全部被替換圖片鑲嵌完畢，若是，執(zhí)行步驟(8);若否，返回步驟(3)。所述目標圖片被分成多個切片，先將每個切片與數(shù)據(jù)庫中的圖片作對比，找出與該矩形目標圖片特征距離最小的(最相似的)圖片，再將該圖片經(jīng)縮放處理后鑲嵌在該切片對應的區(qū)域，每一矩形目標圖片上都鑲嵌一張在數(shù)據(jù)庫中與該矩形目標圖片最相似的圖片。多次重復上述過程，直至將初始圖片所對應的區(qū)域均被數(shù)據(jù)庫圖片鑲嵌完整為止。步驟(3)只會找到未鑲嵌的切片，并對其進行操作處理，在步驟(6)中已經(jīng)被記錄為已鑲嵌的切片，不會被重復鑲嵌。當所有的切片都被標記為已鑲嵌切片時，所述目標圖片的矩形區(qū)域就全部被替換圖片鑲嵌完畢。步驟(8)，生成鑲嵌圖片。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發(fā)明的保護范圍。
權利要求
1.一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，包括如下步驟 (1)對數(shù)據(jù)庫圖片進行預處理，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征； (2)將目標圖片進行分割處理，將所述目標圖片平均分割成4個以上的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述切片的特征； (3)任取一未鑲嵌的切片，將其特征與每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征分別作對比，找到特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片； (4)將所述切片特征與所述特征距離最小的一組數(shù)據(jù)庫圖片中每一張圖片的代表特征分別作對比，選定特征距離最小的一張數(shù)據(jù)庫圖片作為替換圖片； (5)將所述替代圖片進行縮放處理，使得處理后的圖片與所述切片大小一致； (6)將縮放處理后的所述替換圖片鑲嵌在所述目標圖片上，其鑲嵌區(qū)域即為與步驟(3)所述切片對應的矩形區(qū)域；記錄該切片為已鑲嵌的切片； (7)判斷所述目標圖片的矩形區(qū)域是否全部被替換圖片鑲嵌完畢，若是，執(zhí)行步驟(8);若否，返回步驟(3)； (8)生成鑲嵌圖片。
2.如權利要求I所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，所述預處理包括如下步驟 (101)在數(shù)據(jù)庫中儲備彩色圖片和灰度圖片； (102)將每一數(shù)據(jù)庫圖片平均分割為4個或9個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為數(shù)據(jù)庫切片； (103)計算每一彩色圖片內(nèi)的4個或9個數(shù)據(jù)庫切片的R、G、B三色強度平均值，得到該彩色圖片的12個或者27個彩色圖片特征； (104)將所述彩色圖片轉為灰度圖片； (105)計算每一灰度圖片內(nèi)的4個或9個數(shù)據(jù)庫切片的灰度平均值，得到該灰度圖片的4個或9個灰度圖片特征； (106)對所有的數(shù)據(jù)庫圖片根據(jù)其彩色圖片特征和灰度圖片特征進行聚類方法處理或分類方法處理，使得所述數(shù)據(jù)庫圖片按照所述彩色圖片特征或灰度圖片特征分組，獲得每一組數(shù)據(jù)庫圖片的代表特征。
3.如權利要求2所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，所述聚類方法為不必指定類別數(shù)的自組織映射的聚類處理方法。
4.如權利要求2所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，所述分類方法為指定類別數(shù)的K均值分類處理方法。
5.如權利要求I所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，所述分割處理包括如下步驟 (201)判斷待處理圖片是彩色圖還是灰度圖如果是彩色圖，執(zhí)行步驟(202);若為灰度圖，執(zhí)行步驟(203)； (202)將所述彩色圖片轉為灰度圖片； (203)判斷是否存在可分割的待處理圖片；若是，執(zhí)行步驟(204)，若否，執(zhí)行步驟(205)； (204)將所述待處理圖片平均分割成4個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為新的待處理圖片，返回步驟(203)； (205)確認每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為切片，計算所述切片的特征。
6.如權利要求5所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，判斷是否存在可分割的待處理圖片，包括如下步驟 (301)判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)灰度值的最大值與最小值之差是否大于預設差值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)； (302)確定存在可分割的待處理圖片； (303)確定不存在可分割的待處理圖片。
7.如權利要求6所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，所述步驟(301)還可以為判斷待處理圖片區(qū)域內(nèi)熵值是否大于熵值閾值，若是，執(zhí)行步驟(302);若否，執(zhí)行步驟(303)。
8.如權利要求I或5所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，計算所述切片的特征，包括如下步驟 (401)將每一切片平均分割為4個或9個大小、形狀相同的矩形區(qū)域，每一矩形區(qū)域內(nèi)的圖片為微切片； (402)判斷所述切片為灰度圖片還是彩色圖片，若為彩色圖片，執(zhí)行步驟(403);若為灰度圖片，執(zhí)行步驟(404); (403)計算每一切片內(nèi)的4個或9個所述微切片的R、G、B三色強度平均值，得到該微切片的12個或者27個彩色切片特征； (404)計算每一切片內(nèi)的4個或9個微切片的灰度平均值，得到該切片的4個或9個灰度切片特征； (405)記錄所述切片的代表特征，所述切片的代表特征即為其灰度平均值或R、G、B三色強度平均值。
9.如權利要求8所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，所述切片的特征是指所述切片的一維特征向量。
10.如權利要求2所述的一種鑲嵌圖片的生成方法，其特征在于，所述彩色圖片的彩色強度特征向量包含12個或者27個特征值，所述灰度圖片的灰度圖片特征向量包含4個或者9個特征值，當待鑲嵌目標圖片是灰度圖像時，用4個或9個切片灰度圖片特征與數(shù)據(jù)庫圖片灰度圖片特征進行匹配；當待鑲嵌目標圖片是彩色圖像時，用12個或27個切片彩色圖片特征與數(shù)據(jù)庫圖片彩色圖片特征進行匹配。
全文摘要
本發(fā)明提供一種鑲嵌圖片的生成方法，包括數(shù)據(jù)庫圖片預處理、目標圖片分割處理、任取一切片，選定數(shù)據(jù)庫圖片中與之待鑲嵌圖片、將所述待鑲嵌圖片進行縮放處理、鑲嵌處理、完成鑲嵌圖片等多個步驟，有效解決現(xiàn)有技術存在的圖片數(shù)據(jù)庫過大、目標圖鑲嵌后的視覺效果差、鑲嵌圖片的細節(jié)易失真等技術問題。本發(fā)明以計算機為工具，基于不同的數(shù)據(jù)庫圖片，自動、快速地產(chǎn)生與目標圖片對應的鑲嵌畫。本發(fā)明不改變數(shù)據(jù)庫圖片的色彩，無失真，且對數(shù)據(jù)庫的大小無嚴格要求，可以用較小的圖片數(shù)據(jù)庫完成鑲嵌圖片。
文檔編號G06T5/50GK102930521SQ201210389110
公開日2013年2月13日 申請日期2012年10月15日 優(yōu)先權日2012年10月15日
發(fā)明者遲冬祥 申請人:上海電機學院