一種改進的圖像縮放方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種改進的圖像縮放方法，其特征在于所述方法包括將源圖像分成M×N個區(qū)域塊，所述區(qū)域塊組成M列和N行，對于需要進行非線性縮放的行或列，通過計算源圖像各像素點的像素非位置興趣點特征值，以及計算行或列的行位置興趣點特征值或列位置興趣點特征值，最終得需要進行非線性縮放的各行或各列實際縮放比例，像素非位置興趣點特征值至少包括像素局部興趣點特征值、像素特別興趣點特征值和像素全局興趣點特征值，相對現(xiàn)有技術(shù)本發(fā)明增加了與圖像內(nèi)容相關(guān)的興趣點參數(shù)，還考慮了位置因素，從而保證了人眼感興趣的部分縮放后不會失真。
【專利說明】一種改進的圖像縮放方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及圖像縮放方法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像縮放是最為常用的圖像處理技術(shù)，其中不同比例的圖像之間的縮放在圖像處理領(lǐng)域十分常見，應(yīng)用也十分普遍，如視頻應(yīng)用領(lǐng)域，視頻播出格式不可能與顯示設(shè)備的顯示格式完全一致，也即在許多情況下存在源圖像和目標圖像之間的寬高比不一致，就需要對圖像進行不同比例的縮放，在這種情況下，由于源圖像和目標圖像之間的寬高比不一致，在縮放時會引起圖像的失真，尤其是在源圖像和目標圖像的寬高比差異較大的情況下，這種圖像的失真的情況就更加明顯。在典型的應(yīng)用中，寬高比為4:3的圖像與寬高比為16:9圖像之間的縮放適配問題就經(jīng)常遇到，比如，當前的電視系統(tǒng)需要兼容原來寬高比為4:3的標清圖像(如4CIF)和新的寬高比為16:9的高清圖像(如720p和1080p);因為傳統(tǒng)的CRT電視基本采用4:3的顯示模式，最新的高清LCD電視都采用16:9顯示模式，電視系統(tǒng)單純滿足高清的LCD電視而不兼容CRT電視至少在目前階段是不可想象的。
[0003]對于上述問題的解決，現(xiàn)有技術(shù)中有多種方案，包括線性縮放方法、邊緣剪裁方法、非線性縮放方法等比例縮放方法等。但前述的所有方案均分別存在一定的問題，采用線性縮放方法對圖像進行縮放，雖然方法簡單，但是圖像之間的失真比較嚴重；采用邊緣剪裁方法進行圖像縮放雖然不會造成圖像的失真，但可能會使圖像的主要拍攝對象丟失。采用等比例縮放方法進行圖像縮放會導(dǎo)致縮放后的圖像相較于源圖像而言變小，無法填滿整個顯示區(qū)域。此外，填充的黑邊對觀看者也會造成一定的干擾。采用非線性縮放算方法進行圖像縮放，位于中間的圖像縮放后較好，位于邊緣的圖像縮放后變形較大，縮放后整體的效果并不理想。為了解決前述問題，有發(fā)明人提出了一種新的圖像縮放方法，其內(nèi)容為CN200810169225.4所公開，CN200810169225.4所公開的這種新的圖像縮放方法，包括如下步驟:確定源圖像中主要拍攝對象的分布方向，其中源圖像中主要拍攝對象的分布方向為對稱性較大的方向，或分布較均勻的方向，或紋理較豐富的方向；根據(jù)所述源圖像中主要拍攝對象的分布方向?qū)⑺鲈磮D像采用非線性縮放方法縮放為目標圖像，其中所述非線性縮放方法的縮放方向和源圖像中主要拍攝對象的分布方向垂直。其中源圖像中主要拍攝對象的分布方向可為對稱性較大的方向，或分布較均勻的方向，或紋理較豐富的方向。同時主要拍攝對象的確定利用人臉檢測法，邊緣檢測法，熵編碼法等方法確定。CN200810169225.4所公開的這種新的圖像縮放方法所存在的問題在于，其主要是根據(jù)圖像本身的內(nèi)容因素來進行判別和處理的，至少是沒有考慮對象在圖像中的位置關(guān)系，為此在許多情況下處理的結(jié)果并不理想。原因在于這樣的簡單處理方法不符合人類的視覺感知理論和認知理論，根據(jù)人類的視覺感知理論和認知理論，人眼興趣點分為位置興趣點和非位置興趣點，所述非位置興趣點一般與圖像的內(nèi)容因素相關(guān)，包括局部興趣點、特別興趣點和全局興趣點。位置興趣點是由圖像中像素的位置引起的。對于不同位置的像素，人眼的關(guān)注度不同。一般來說，人眼對圖像中間位置的像素更感興趣。非位置興趣點是由圖像內(nèi)容因素決定的，在非位置興趣點中，局部興趣點是由圖像像素間的差異引起的，包括亮度、顏色、方向等引起的差異，梯度模值大的像素點，會更引起人眼的關(guān)注。特別興趣點是由人眼會對某些特定的目標(如形狀、顏色、物體)會更感興趣。一般的，人眼會對圖像中的人物比對其它物體更感興趣。全局興趣點由圖像全局特征的不同導(dǎo)致的。例如圖像中的前景物體會比背景更引人關(guān)注。顯然CN200810169225.4所公開的這種新的圖像縮放方法只考慮了局部興趣點、特別興趣點的處理，采用這樣的處理方法最終的處理效果不理想也就不難理解了，綜上所述，顯然現(xiàn)有技術(shù)有進一步改進的必要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種改進的圖像縮放方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。
[0005]本發(fā)明的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于所述方法包括如下步驟:
A、計算源圖像各像素點的像素非位置興趣點特征值，所述像素非位置興趣點特征值至少包括像素局部興趣點特征值、像素特別興趣點特征值和像素全局興趣點特征值，同時，將源圖像劃分為MXN個區(qū)域塊，所述區(qū)域塊組成M列和N行，并根據(jù)各區(qū)域塊內(nèi)包括的像素點的像素非位置興趣點特征值計算各區(qū)域塊的區(qū)塊非位置興趣點特征值；
B、分別計算縮放后的目標圖像的寬度與源圖像的寬度以及目標圖像的高度與源圖像的高度之比的絕對值，得到水平縮放比例和垂直縮放比例，水平縮放比例大于垂直縮放比例，則源圖像由各區(qū)域塊組成的M列中的各列的高度方向按垂直縮放比例縮放，M列中的各列的寬度方向的實際縮放比例的平均值等于水平縮放比例，同時，將各區(qū)塊非位置興趣點特征值按列及像素非位置興趣點特征值的屬性分類合并，對應(yīng)每種像素非位置興趣點特征值分別得到M個水平區(qū)域非位置興趣點特征值，垂直縮放比例大于水平縮放比例，則源圖像由各區(qū)域塊組成的N行中的各行的寬度方向按水平縮放比例縮放，N行中的各行的高度方向的實際縮放比例的平均值等于垂直縮放比例，同時將各區(qū)塊非位置興趣點特征值按行及非位置興趣點特征值的屬性分類合并，對應(yīng)每種像素非位置興趣點特征值，分別得到N個垂直區(qū)域非位置興趣點特征值；
C、水平縮放比例大于垂直縮放比例，則將MXN個區(qū)域塊按列所在位置的不同賦予列位置興趣點特征值，賦值原則為位于源圖像中間位置的列位置興趣點特征值較大，越遠離源圖像中間位置的列位置興趣點特征值越?。淮怪笨s放比例大于水平縮放比例，則將MXN個區(qū)域塊分按行所在位置的不同賦予行位置興趣點特征值，賦值原則為位于源圖像中間位置的行位置興趣點特征值較大，越遠離源圖像中間位置的行位置興趣點特征值越小；
D、水平縮放比例大于垂直縮放比例，則根據(jù)列位置興趣點特征值和與該列對應(yīng)的每種非位置興趣點的水平區(qū)域非位置興趣點特征值計算水平區(qū)域興趣度量初始值，垂直縮放比例大于水平縮放比例，則根據(jù)行位置興趣點特征值以及與該行對應(yīng)的每種非位置興趣點的垂直區(qū)域非位置興趣點特征值計算垂直區(qū)域興趣度量初始值；
E、根據(jù)水平區(qū)域興趣度量初始值以及垂直區(qū)域興趣度量初始值的分布情況確定調(diào)整比例值、水平區(qū)域興趣度值或垂直區(qū)域興趣度值的上限值以及調(diào)整量值，并在此基礎(chǔ)上對水平區(qū)域興趣度量初始值或垂直區(qū)域興趣度量初始值進行修正或約束得到水平區(qū)域興趣度值或垂直區(qū)域興趣度值；
F、水平縮放比例大于垂直縮放比例，則根據(jù)水平區(qū)域興趣度值、圖像的水平縮放比例和垂直縮放比例計算出每列的寬度方向的實際縮放比例，垂直縮放比例大于水平縮放比例，則根據(jù)垂直區(qū)域興趣度值、圖像的水平縮放比例和垂直縮放比例計算出每行的高度方向的實際縮放比例。
[0006]本發(fā)明的這種改進的圖像縮放方法，不僅考慮與圖像內(nèi)容相關(guān)的局部興趣點、特別興趣點因素，還考慮了與圖像內(nèi)容相關(guān)的全局興趣點因素，更為重要的是還考慮了位置因素。采用本發(fā)明的這種改進的圖像縮放方法對圖像進行縮放，保證了人眼感興趣的部分縮放后不會失真。這也是本發(fā)明的這種改進的圖像縮放方法的核心所在，即對于人眼敏感的區(qū)域獲得較高水平區(qū)域興趣度值或垂直區(qū)域興趣度值，從而對這一區(qū)域進行不失真縮放，對于人眼一敏感部分則進行失真縮放，從而避免圖像的視覺失真又保證了整體圖像質(zhì)量最佳。本發(fā)明提取基于圖像內(nèi)容的興趣特征量，并考慮位置興趣度因素，綜合計算圖像不同區(qū)域的水平區(qū)域興趣度值或垂直區(qū)域興趣度值，在人眼感興趣的區(qū)域保持縮放比例，而在人眼不感興趣的區(qū)域不保持縮放比例。但是，最終圖像的大小與線性縮放的是相同的，即總體的非線性縮放的平均縮放比例等于線性縮放的縮放比例。
[0007]作為優(yōu)選，所述像素局部興趣點特征值根據(jù)亮度和/或顏色和/或方向差異來計算，且使用梯度計算法，并以梯度模值作為計算像素局部興趣點特征值的依據(jù)；
作為前述優(yōu)選的進一步優(yōu)選，對于RGB圖像，通過亮度分量求梯度模值或者對RGB三個分量分別求梯度模值，然后以三個分量的梯度模值的最大值作為梯度模值的量值。
[0008]作為優(yōu)選，所述像素特別興趣點特征值為“I”或“0”，根據(jù)圖像中是否存在人物來取值，圖像中包含人物賦值“1”，圖像中不包含人物賦值“0”，作為進一步優(yōu)選，圖像中是否存在人物通過膚色特征來判定。
[0009]不論種族如何，根據(jù)統(tǒng)計人類皮膚的顏色都處于某個亮度范圍和某個色調(diào)范圍。當RGB圖像分量的取值范圍為O到255，皮膚的亮度范圍為60到90。而皮膚的色調(diào)值一般在100度到150度之間。這可見統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為此，可以通過判斷像素點是否具備膚色像素點特征來判別是否存在人物。但是，從RGB圖像參數(shù)通過計算得到色調(diào)的計算相對復(fù)雜。為了減少計算量，本發(fā)明直接通過在RGB顏色空間檢測膚色來判定圖像中是否存在人物。
[0010]考慮到具備膚色像素點特征主要應(yīng)滿足亮度條件和色調(diào)條件，為此作為優(yōu)選，本發(fā)明通過檢測像素點是否同時滿足膚色的亮度條件和色調(diào)條件來判定圖像中是否存在人物。作為前述優(yōu)選的進一步優(yōu)選，對于RGB圖像，像素點滿足為膚色的亮度條件如下:
R>TH_r_skin,
G>TH—g—skin，
B>TH—b—skin，
其中，TH—I*—skin，TH—g—skin，TH—b—skin為閾值參數(shù)，在具體應(yīng)用中可以根據(jù)圖像中人物屬性進行確定，比如根據(jù)人物是黑色人種還是白色人種來具體加以確定。
[0011]對于RGB圖像，像素點滿足為膚色的色調(diào)條件如下: THO_rg_skin<R-G<THl_rg_skin THO_rb_skin<R-B<THl_rb_skin
其中，THO—rg—skin和TH1—rg—skin為R分量和G分量差值的低閥值和高閥值參數(shù)，TH0_rb_skin和TH1—rb—skinR分量和B分量差值的低閾值和高閾值參數(shù)，如果輸入圖像的像素同時滿足膚色的亮度和色調(diào)條件，則其膚色特征值為1，否則為0，相應(yīng)像素特別興趣點特征值為“I”或“O”。
[0012]作為進一步改進，所述像素全局興趣點特征值基于圖像的全局對比度來進行計算，并以像素點的全局對比度作為像素點的像素全局興趣點特征值。人眼對于對比度高的像素點更為敏感。在本發(fā)明中采用圖像的灰度直方圖，用來計算全局對比度。對于RGB圖像則采用亮度直方圖來計算全局對比度，RGB圖像分量的取值范圍為O到255，采用亮度直方圖時為256級亮度直方圖，通過將每個亮度等級的像素點數(shù)除以圖像總的像素個數(shù)得到。所述直方圖定義為Hist_C，它是有256個元素的數(shù)組，每個元素范圍都為O到I。對于某個像素點其對應(yīng)的亮度等級J (O≤J≤255)，其基于直方圖Hist_C該像素點全局對比度GC(J)即該像素點的像素全局興趣點特征值為:
【權(quán)利要求】
1.一種改進的圖像縮放方法，其特征在于所述方法包括如下步驟: A、計算源圖像各像素點的像素非位置興趣點特征值，所述像素非位置興趣點特征值至少包括像素局部興趣點特征值、像素特別興趣點特征值和像素全局興趣點特征值，同時，將源圖像劃分為MXN個區(qū)域塊，所述區(qū)域塊組成M列和N行，并根據(jù)各區(qū)域塊內(nèi)包括的像素點的像素非位置興趣點特征值計算各區(qū)域塊的區(qū)塊非位置興趣點特征值； B、分別計算縮放后的目標圖像的寬度與源圖像的寬度以及目標圖像的高度與源圖像的高度之比的絕對值，得到水平縮放比例和垂直縮放比例，水平縮放比例大于垂直縮放比例，則源圖像由各區(qū)域塊組成的M列中的各列的高度方向按垂直縮放比例縮放，M列中的各列的寬度方向的實際縮放比例的平均值等于水平縮放比例，同時，將各區(qū)塊非位置興趣點特征值按列及像素非位置興趣點特征值的屬性分類合并，對應(yīng)每種像素非位置興趣點特征值分別得到M個水平區(qū)域非位置興趣點特征值，垂直縮放比例大于水平縮放比例，則源圖像由各區(qū)域塊組成的N行中的各行的寬度方向按水平縮放比例縮放，N行中的各行的高度方向的實際縮放比例的平均值等于垂直縮放比例，同時將各區(qū)塊非位置興趣點特征值按行及非位置興趣點特征值的屬性分類合并，對應(yīng)每種像素非位置興趣點特征值，分別得到N個垂直區(qū)域非位置興趣點特征值； C、水平縮放比例大于垂直縮放比例，則將MXN個區(qū)域塊按列所在位置的不同賦予列位置興趣點特征值，賦值原則為位于源圖像中間位置的列位置興趣點特征值較大，越遠離源圖像中間位置的列位置興趣點特征值越??；垂直縮放比例大于水平縮放比例，則將MXN個區(qū)域塊分按行所在位置的不同賦予行位置興趣點特征值，賦值原則為位于源圖像中間位置的行位置興趣點特征值較大，越遠離源圖像中間位置的行位置興趣點特征值越?。? D、水平縮放比例大于垂直縮放比例，則根據(jù)列位置興趣點特征值和與該列對應(yīng)的每種非位置興趣點的水平區(qū)域非位置興趣點特征值計算水平區(qū)域興趣度量初始值，垂直縮放比例大于水平縮放比例，則根據(jù)行位置興趣點特征值以及與該行對應(yīng)的每種非位置興趣點的垂直區(qū)域非位置興趣點特征值計算垂直區(qū)域興趣度量初始值； E、根據(jù)水平區(qū)域興趣度量初始值以及垂直區(qū)域興趣度量初始值的分布情況確定調(diào)整比例值、水平區(qū)域興趣度值或垂直區(qū)域興趣度值的上限值以及調(diào)整量值，并在此基礎(chǔ)上對水平區(qū)域興趣度量初始值或垂直區(qū)域興趣度量初始值進行修正或約束得到水平區(qū)域興趣度值或垂直區(qū)域興趣度值； F、水平縮放比例大于垂直縮放比例，則根據(jù)水平區(qū)域興趣度值、圖像的水平縮放比例和垂直縮放比例計算出每列的寬度方向的實際縮放比例，垂直縮放比例大于水平縮放比例，則根據(jù)垂直區(qū)域興趣度值、圖像的水平縮放比例和垂直縮放比例計算出每行的高度方向的實際縮放比例。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于所述像素局部興趣點特征值根據(jù)亮度和/或顏色和/或方向差異來計算，且使用梯度計算法，并以梯度模值作為計算像素局部興趣點特征值的依據(jù)，對于RGB圖像，通過亮度分量求梯度模值或者對RGB三個分量分別求梯度模值，然后以三個分量的梯度模值的最大值作為梯度模值的量值，對于RGB源圖像，通過亮度分量來計算像素局部興趣點特征值，對于像素點為P (i, j)，取其鄰域的四個像素點，分別P(i，j-1 )、P(i，j+1)、P(i_l，j)、P(i+1，j),分別計算像素點為P(i，j)相對其領(lǐng)域的四個像素的水平梯度值和垂直梯度值，取最大值最為像素點P(i，j)的梯度模值，定義像素局部興趣點特征值為mag(i，j)，則:
mag(i, j)=min(l, k_magXmax{|P(i, j)-P(i, j-1) , P(i, j)_P(i, j+1) I，P(i, j)_P(1-1, j) I，P(i, j)-P(i+l, j) }), 其中，O≤k_mag≤1為模值歸一化參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于所述像素特別興趣點特征值為“I”或“O”，根據(jù)圖像中是否存在人物來取值，圖像中包含人物賦值“1”，圖像中不包含人物賦值“ O ”，圖像中是否存在人物通過膚色特征來判定。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于通過檢測像素點是否同時滿足膚色的亮度條件和色調(diào)條件來判定圖像中是否存在人物，對于RGB圖像，像素點滿足為膚色的亮度條件如下:
R>TH_r_skin,
G>TH—g—skin，
B>TH—b—skin， 其中，TH_r_skin，TH_g_skin, TH_b_skin為閾值參數(shù)，根據(jù)圖像中人物屬性進行確定； 對于RGB圖像，像素點滿足為膚色的色調(diào)條件如下:
THO_rg_skin<R-G<THl_rg_skin
THO_rb_skin<R-B<THl_rb_skin 其中，THO_rg_skin和THl_rg_skin為R分量和G分量差值的低閥值和高閥值參數(shù)，THO_rb_skin和THl_rb_skinR分量和B分量差值的低閾值和高閾值參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于所述像素全局興趣點特征值基于圖像的全局對比度來進行計算，并以像素點的全局對比度作為像素點的像素全局興趣點特征值，對于RGB圖像則采用亮度直方圖來計算全局對比度，RGB圖像分量的取值范圍為O到255，采用亮度直方圖時為256級亮度直方圖，通過將每個亮度等級的像素點數(shù)除以圖像總的像素個數(shù)得到，所述直方圖定義為Hist_C，它是有256個元素的數(shù)組，每個元素范圍都為O到1，對于某個像素點其對應(yīng)的亮度等級J (O < J < 255)，其基于直方圖Hist_C該像素點全局對比度GC(J)即該像素點的像素全局興趣點特征值為:
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于根據(jù)各區(qū)域塊內(nèi)包括的像素點的像素非位置興趣點特征值計算各區(qū)域塊的區(qū)塊非位置興趣點特征值的方法為在每個區(qū)域塊內(nèi)，通過對區(qū)域塊內(nèi)像素點的像素局部興趣點特征值進行累加得到區(qū)塊局部興趣點特征值之和，通過對區(qū)域塊內(nèi)像素點的像素特別興趣點特征值進行累加得區(qū)塊特別興趣點特征值之和，通過對區(qū)域塊內(nèi)像素點的像素全局興趣點特征值進行累加得到區(qū)塊全局興趣點特征值之和，將前述之和分別除以區(qū)域塊的像素點數(shù)分別得到區(qū)塊局部興趣點特征值blk_mag、區(qū)塊特別興趣點特征值blk_skin以及區(qū)塊全局興趣點特征值blk_contrast ο
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于: 定義第J列所有區(qū)域塊中的區(qū)塊局部興趣點特征值的最大值為max_blk_mag[j]； 定義第J列所有區(qū)域塊中的區(qū)塊特別興趣點特征值的最大值為max_blk_skin ； 定義第J列所有區(qū)域塊中的區(qū)塊全局興趣點特征值的最大值為max_blk_contrast ； 定義第J列所有區(qū)域塊中的區(qū)塊局部興趣點特征值的平均值為avg_blk_mag[j]； 定義第第J列所有區(qū)域塊中的區(qū)塊特別興趣點特征值的平均值為avg_blk_skin ； 定義第J列所有區(qū)域塊中的區(qū)塊全局興趣點特征值的平均值為avg_blk_contrast ； 定義第J列水平區(qū)域局部興趣點特征值為rg_mag[j]； 定義第J列水平區(qū)域特別興趣點特征值為rg_skin[j]； 定義第J列水平區(qū)域全局興趣點特征值為rg_contrast[j]； 則所述將各區(qū)塊非位置興趣點特征值按列及像素非位置興趣點特征值的屬性分類合并得到M個水平區(qū)域非位置興趣點特征值的方法為: rg_mag[j]=(I_k_avg)Xmax_bIk_mag[j]+k_avgXavg_bIk_mag[j]；rg—skin[j] = (l-k_avg) Xmax_blk_skin[j] +k_avgXavg_blk_skin[j]；rg__contrast[j] = (1-k_avg) Xmax_blk_contrast[j]+k_avgXavg_bIk_contrast[j]； 其中j (0≤j≤M-1), k_avg為修正參數(shù)，取值范圍為O ( k_avg ( I。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于: 定義第J行所有區(qū)域塊中的區(qū)塊局部興趣點特征值的最大值為max_blk_mag[j]； 定義第J行所有區(qū)域塊中的區(qū)塊特別興趣點特征值的最大值為max2_blk_skin ； 定義第J行所有區(qū)域塊中的區(qū)塊全局興趣點特征值的最大值為max2_blk_contrast ； 定義第J行所有區(qū)域塊中的區(qū)塊局部興趣點特征值的平均值為avg2_blk_mag[j]； 定義第J行所有區(qū)域塊中的區(qū)塊特別興趣點特征值的平均值為avg2_blk_skin ； 定義第J行所有區(qū)域塊中的區(qū)塊全局興趣點特征值的平均值為avg2_blk_contrast ； 定義第J行垂直區(qū)域局部興趣點特征值為rg2_mag[j]； 定義第J行垂直區(qū)域特別興趣點特征值為rg2_skin[j]； 定義第J行垂直區(qū)域全局興趣點特征值為rg2_contrast[j]； 則所述將各區(qū)塊非位置興趣點特征值按行及像素非位置興趣點特征值的屬性分類合并得到N個垂直區(qū)域非位置興趣點特征值的方法為:
rg2_mag[j] = (l-k_avg) Xmax2_blk_mag[j] +k_avgX avg2_blk_mag[j]；rg2—skin[j] = (l-k_avg) Xmax2_blk_skin[j] +k_avgXavg2_blk_skin[j]；rg2__contrast[j] = (l-k_avg) Xmax2_blk_contrast[j]+k_avgX avg2_blk_contrast[j]； 其中j (0≤j≤N-1), k_avg為修正參數(shù)，取值范圍為O ( k_avg ( I。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于: 定義第J列的水平區(qū)域興趣度量初始值為rg_intr_raw[j]； 定義第J列的列位置興趣點特征值為rg_intr_pos[j]； 定義第J行的垂直區(qū)域興趣度量初始值為rg2_intr_raw[j]；定義第J行的行位置興趣點特征值為rg2_intr_pos[j]； 所述根據(jù)列位置興趣點特征值和與該列對應(yīng)的每種非位置興趣點的水平區(qū)域非位置興趣點特征值計算水平區(qū)域興趣度量初始值的方法為:
rg_intr_raw[j] = rg_intr_pos [ j] +max (kmXrg_mag[j], ksXrg_skin[j], kcXrg_contrast[j]) 所述根據(jù)行位置興趣點特征值和與該行對應(yīng)的每種非位置興趣點的垂直區(qū)域非位置興趣點特征值計算水平垂直區(qū)域興趣度量初始值的方法為: rg2_intr_raw[j] = rg2_intr_pos[j]+max ( kmXrg2_mag [ j]，ksXrg2_skin[j], kc Xrg2_contrast[j]) 其中，km>0，ks>0和kc>0為分別為梯度模特征量的調(diào)整參數(shù)、膚色特征量的調(diào)整參數(shù)和對比度特征量的調(diào)整參數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于: 定義第j列所對應(yīng)的整個區(qū)域的水平區(qū)域興趣度值為rg_intr[j]； 定義第j行所對應(yīng)的整個區(qū)域的垂直區(qū)域興趣度值為rg2_intr[j]； 所述對水平區(qū)域興趣度量初始值進行修正或約束得到水平區(qū)域興趣度值的方法為:rg_intr[j] = min(L_intr[j], K_intr[j]Xrg_intr_raw[j])+B其中，0〈k_intr[j]為第j列所對應(yīng)的整個區(qū)域的水平區(qū)域興趣度值的調(diào)整比例，0〈L_intr[j]為第J列的水平區(qū)域興趣度值的上限，0〈B為水平區(qū)域興趣度值的調(diào)整量； 所述對垂直區(qū)域興趣度量初始值進行修正或約束得到垂直區(qū)域興趣度值的方法為:rg2_intr[j] = min(L2_intr[j], K2_intr[j]Xrg2_intr_raw[j])+B2其中，0〈k2_intr[j]為第j行所對應(yīng)的整個區(qū)域的垂直區(qū)域興趣度值的調(diào)整比例，0<L2_intr[j]為第J行的垂直區(qū)域興趣度值的上限，0〈B2為垂直區(qū)域興趣度值的調(diào)整量。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進的圖像縮放方法，其特征在于: 定義第J列所對應(yīng)的整個區(qū)域在寬度方向的實際縮放比例為rg_ratio[j]； 則根據(jù)水平區(qū)域興趣度值、圖像的水平縮放比例和垂直縮放比例計算出每列的寬度方向的實際縮放比例的方法為:
【文檔編號】G06T3/40GK103530845SQ201310495200
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年10月19日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月19日
【發(fā)明者】歐陽平, 黃海東 申請人:深圳市晶日盛科技有限公司