图像视频感知适配方法研究

发布时间：2017-06-03 08:00

  本文关键词：图像视频感知适配方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多媒体显示设备的多样性及其大范围的尺寸变化,这使得图像、视频等源信息的适配问题成为研究热点。感知适配方法不仅能够缩放源信息到目标尺寸,同时尽可能多地保留了源信息中的重要内容及整体结构。本文在国家自然科学基金项目“融合三维统计形变结构的光学分子断层成像稀疏重建方法(编号：61372046)”和陕西省自然科学基础研究计划项目“内容感知图像显示适配方法研究(编号：2014JM8346)”的资助下,深入研究分析了图像、视频适配问题的研究现状。在此基础上,综合运用深度信息、离散型、连续型和混合型等处理方法,对二维图像和三维视频的感知适配问题进行研究。本文的主要工作如下：(1)提出联合颜色深度信息的重要度图及其提取算法。深度信息来源于RGB-D相机,反映了场景中物体的远近信息。对原始深度信息采用形态学腐蚀、反转、Mean-shift过程以及高斯加权操作得到深度图；联合深度图、显著度图和梯度图提取出更加精确的重要度图,用其指导显示适配算法使得算法性能得到大幅度提高。同时,为进一步证明深度信息的有效性,将联合算法应用于立体图像中同样也得到了相似的结论。(2)提出一种改进线裁剪(Improved Seam Carving, ISC)的图像感知适配算法。利用梯度能量的方向性改进原线裁剪算法的能量图；在能量图上应用门限技术得到二进制图用于检测最优像素线上的像素点,基于二进制图标注了最优线中的不可删除点；使用低通滤波器合并相邻像素线实现了图像下采样；通过启用停止机制,在新像素线引入视觉扭曲前及时停止线裁剪操作转向其它适配方法。实验结果表明ISC算法不仅具有较好的适配效果,而且克服了各种线裁剪算法的扭曲、过度删除等缺点。(3)提出网格线正交移动(Othogonal Movement of Gridlines, OMG)的图像感知适配算法。首先采用改进的Achanta方法提取出源图像中的主体目标,联合梯度图和显著度图识别出源图像的重要区域；其次,计算最优网格线位移,利用网格线正交移动不仅保持了重要区域尺寸不变而且保护了主体目标的纵横比例；再次,使用下限和上限抑制由于过度缩小和放大网格造成的失真；最后,为使重要区域在输出结果中占据较大的比例,引入一个边缘网格节舍弃过程,即可指派更多空间到重要区域以减少适配畸变。实验结果表明,OMG算法的缩放结果具有更少扭曲,并在保留图像中的重要区域和主体目标上明显优于对比算法。(4)提出基于快速线裁剪(Quick Seam Carving, QSC)的视频感知适配算法。源视频经视频分析之后,估计出连续帧之间的摄像机运动参数,根据运动参数对源视频进行背景图像构建及前景目标分割；复制前景目标像素到背景图像中形成帧聚集图；应用扩展线裁剪(Expended Seam Carving, ESC)算法计算最优像素线,通过相关准则识别出鲁棒像素线；利用摄像机运动逆参数将鲁棒像素线逆映射回各个视频帧中进一步处理即可实现视频感知适配。实验结果表明QSC算法能够较好地适配视频,极大地降低了以往视频适配策略高的时间和空间复杂度。(5)提出一种扩展线裁剪(ESC)的图像感知适配算法。利用边缘检测及霍夫变换提取出源图像中的直线像素图；基于原始的线裁剪算法检测每次迭代中产生的最优像素线是否与直线存在交点,若无交点,则进入下一次的迭代；若存在交点,则在补偿能量图中的交点邻域增加能量值,更新补偿能量图；将补偿能量图附加到重要度图,进一步更新重要度图,这样就降低了下次迭代中产生的像素线与本次迭代中产生的像素线以交点相邻方式穿过直线的可能性。实验结果表明ESC算法不仅能产生足够数量的像素线,而且使得适配扭曲在可接受范围,成功地将图像线裁剪算法推广到视频处理中。
【关键词】：感知适配 重要度图 线裁剪 网格线 快速线裁剪
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-24
• 1.1 研究背景、意义及框架12-14
• 1.2 重要度图14-16
• 1.3 适配方法及客观评价模型16-19
• 1.3.1 图像适配方法17-18
• 1.3.2 视频适配方法18-19
• 1.3.3 客观评价模型19
• 1.4 本文研究内容19-22
• 1.5 本文章节结构22-23
• 1.6 本章小结23-24
• 第二章 联合颜色深度信息的重要度图及其提取算法24-42
• 2.1 引言24-26
• 2.2 深度信息获取及处理26-31
• 2.2.1 基于Kinect的深度信息获取及处理26-31
• 2.2.2 基于立体图像的深度信息获取及处理31
• 2.3 联合颜色深度信息的重要度图提取算法31-34
• 2.3.1 边缘和显著度检测32-33
• 2.3.2 重要度图提取33-34
• 2.4 实验结果及分析34-41
• 2.5 本章小结41-42
• 第三章 一种改进线裁剪的图像感知适配算法42-59
• 3.1 基于线裁剪的图像感知适配算法42-46
• 3.2 线裁剪算法的局限性46-48
• 3.3 图像感知适配的ISC算法48-53
• 3.3.1 反失真49-50
• 3.3.2 新的能量图和门限50-53
• 3.3.3 停止准则53
• 3.4 实验结果及分析53-57
• 3.5 本章小结57-59
• 第四章 网格线正交移动的图像感知适配算法59-78
• 4.1 引言59-62
• 4.2 OMG算法62-72
• 4.2.1 网格划分63-64
• 4.2.2 主体目标识别及重要度图提取64-68
• 4.2.3 前项和后项能量68-69
• 4.2.4 总能量最小化69-72
• 4.3 内容放大72-73
• 4.4 实验结果与分析73-77
• 4.5 本章小结77-78
• 第五章 基于快速线裁剪的视频感知适配算法78-98
• 5.1 引言78-80
• 5.2 视频分析80-83
• 5.2.1 摄像机运动估计80-81
• 5.2.2 前景目标识别81-83
• 5.3 视频适配的快速线裁剪(QSC)算法83-90
• 5.3.1 视频帧聚集85
• 5.3.2 ESC算法85-89
• 5.3.3 鲁棒像素线识别89-90
• 5.4 QSC算法性能分析90-92
• 5.4.1 QSC算法的优点90-91
• 5.4.2 QSC算法的局限性(弃用准则)91-92
• 5.5 实验结果及分析92-97
• 5.6 本章小结97-98
• 第六章 总结与展望98-102
• 6.1 本文工作总结98-99
• 6.2 本文的创新点99-101
• 6.3 未来工作展望101-102
• 参考文献102-113
• 在读博士学位期间取得的科研成果113-114

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 彭国琴;施美玲;杨磊;徐丹;;一种基于视觉显著图的线裁剪算法[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2011年02期

2 黄文钧;;基于矩阵乘法的多边形窗口线裁剪算法[J];计算机科学;2013年10期

3 任桐炜;刘焱;武港山;;基于区域关系图的图像显示适配技术[J];软件学报;2010年09期

  本文关键词：图像视频感知适配方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：417571