开题报告(基于内容感知的图像缩放处理方法研究与实现)
基于内容感知的图像缩放研究
后 图像 的每个像素赋值就可 以得到放大后的图像． 的优点是计算 简单 ， 它 容易实现 ， 图像 的边缘 和细 但 节 部 分不 容易 完好 的保 持 ， 图像 放 大将 变模 糊 ． 邻 域法 ［比平 均 插值 法 具 有 更 多 的优 点 ， 能更好 的保 最近 ２ 它
持 图像 的细 节 ． 线 性 插 值 法 是 在 最 近 邻 域 法 的基 础上 ， 虑 插人 点周 围 的 贡 献 值 ， 同 的空 间距 离 到 而双 考 不 插 入点 ， 同 的贡献 赋 给 插 入点 的插 入像 素 值 ， 得双 线 性插 值 法 在保 持 图像 细节 方 面 ， 于前 两种 方 法． 不 使 优
基 于 内容感知的 图像缩放研 究
李 冉 ， 光 兴 ， 谭 宁胜 花
（ 西 工 学 院 电 子信 息 与 控 制 工 程系 ， 广 广西 柳 州 ５５ ０ ） ４ ０ ６
摘
要 ： 过 一 种新 的 图像 缝 隙 产 生算 法来 进行 图像 缩 放 。 保 持 图 像 内容 的 同 时 消 除 图 像 的失 真 ． 用 Ｓｂｌ 子 的 通 在 采 ｏｅ 算
刻画图像能量的分布 。 在缩放过程 中结合双线性插值法完成低能量缝隙的移除和插人 ， 而保持图像 内容 从
和 消除 图像 失真 ．
收 稿 １期 ：０ ０ ０— ４ ５ ２ １－ ５ ２ １ 基 金项 目 ： 西 自然 科 学 基 金项 目（０ ０ ＸＮ Ｆ １ １６ 资 助． 广 ２ １Ｇ Ｓ Ａ０ ３２ ）
梯 度 图 像来 刻 画特 征 物 的 图 像 边 缘 来 保 持 图像 内 容 。 用 双 线 性 插 值 法 以 减 少 图 像 的 缩 放 过 程 的失 真 程 度 ． 验 结 果 使 实 表 明 ： 算 法 能 在 保 持 图像 内容 的 同时 更 好 地 消 除 图像 失 真 ． 该
基于内容的图像检索方法研究的开题报告
基于内容的图像检索方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义现今互联网上产生了大量的图片数据，如何更快地准确地检索图像的内容成为了一个重要的研究领域。
基于内容的图像检索方法是一种基于图像内容的相似性匹配，从而实现在大规模的图像数据库中快速定位特定图像的方法。
在互联网时代，越来越多的信息以图像的方式存在。
如何快速、准确地从海量图像库中检索到需要的图像，就成为了当前图像检索领域面临的一大难题。
基于内容的图像检索技术具有操作简单、高效快速、精度高、结果准确等优点，已经被广泛用于许多领域，如医学图像识别、面部识别、车牌识别等。
然而，由于图像内容复杂多样，基于内容的图像检索技术还存在一定的局限性和挑战，如提高检索的准确性和普适性，增强图像数据的拟合能力。
二、研究内容本文旨在对基于内容的图像检索方法进行探索和研究。
主要研究内容包括以下方面：1. 基于特征提取的图像检索方法研究：通过对图像特征进行提取和描述，来实现图像相似度匹配，包括传统的色彩、纹理、形状等特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，并对其特点和应用进行比较和分析。
2. 基于感知哈希的图像检索方法研究：通过感知哈希算法，将图像特征向量量化为二进制编码，实现图像相似度计算，在保证检索精度的同时，降低图像检索的时间复杂度。
3. 基于深度学习的图像检索方法研究：深度学习是当前图像处理领域最热门的技术之一。
通过卷积神经网络提取特征，构建图像特征空间，实现图像相似度匹配，并研究深度学习技术在基于内容的图像检索中的应用方面。
三、研究方法本文采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过调研已有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点和适用范围，并结合具体应用场景，选取适合的图像特征提取算法和图像相似度计算方法。
同时，利用公开的图像数据集构建实验平台，评估不同图像检索算法的性能和检索效果，并对实验结果进行分析和讨论。
四、预期成果1. 完成基于内容的图像检索方法的探索和研究，深入分析各种算法的特点和适用范围，并对其进行比较和优化。
基于感兴趣区域的图像压缩技术的研究的开题报告
基于感兴趣区域的图像压缩技术的研究的开题报告一、研究背景与意义：随着数字图像的广泛应用，图像的存储和传输问题越来越引人注目。
对于大尺寸、高分辨率的图像，经典的压缩算法如JPEG和PNG等压缩方法已不能满足需求，因为它们使用相同的压缩算法对整幅图像进行压缩，而没有考虑到图像中不同的局部区域具有不同的重要性。
然而，在很多应用中，图像的某些区域比其他区域更重要。
例如，医学图像中的病变区域，航空图像中的机场、港口等地标位置，或者人脸识别中的人脸区域等。
因此，基于感兴趣区域的图像压缩在实际应用中具有广泛的意义。
二、文献综述：基于感兴趣区域的图像压缩技术已经在过去的几年中得到了广泛的研究。
其中，一些方法基于域分割技术，将图像分割成多个区域，然后对不同区域进行不同的压缩。
另一些方法使用人工目标检测技术，将感兴趣区域手动标注，然后针对感兴趣区域进行高质量的压缩。
还有一些方法结合了人工目标检测技术和自动目标检测技术，来实现自动感兴趣区域的识别。
三、研究目标：本文研究的目标是设计一种基于感兴趣区域的图像压缩技术，该技术能够自动识别图像中的感兴趣区域，并对这些区域进行高质量压缩，同时对其他区域进行低质量压缩，以保证整个图像的质量。
四、研究内容和方法：本文主要研究以下内容和方法：1. 基于深度学习的图像感兴趣区域检测方法，其中包括使用CNN等深度学习模型进行训练，以及评估不同模型的性能等。
2. 基于感兴趣区域的图像压缩算法，包括对感兴趣区域的高质量压缩方法的设计和实现，以及对其他区域的低质量压缩方法的设计和实现。
3. 实验室环境的搭建和测试，包括选择一些常见的图像作为测试集，进行压缩比和质量评估等。
四、预期研究结果：通过本文的研究，预计能够得到以下结果：1. 开发出一种自动感兴趣区域检测和基于感兴趣区域的图像压缩技术。
2. 通过在不同的测试集上的测试，证明所提出的方法能够显著提高图像压缩的表现，同时保证图像质量。
3. 该研究可为实际应用中的大规模图像处理提供一种解决方案，也可促进图像处理技术的发展。
开题报告设计与实现基于深度学习的图像处理系统
开题报告：设计与实现基于深度学习的图像处理系统一、研究背景图像处理技术随着计算机技术的发展而日益成熟和应用广泛，成为了现代工程领域不可或缺的一部分。
常用的图像处理技术包括图像降噪、边缘检测、目标检测等。
传统的图像处理方法基于人工设计的算法，随着实际应用场景的增多，人工设计的算法难以满足实际需求。
因此，应用深度学习算法进行图像处理已成为趋势。
二、研究意义近年来，深度学习技术在图像处理领域得到了广泛的应用，并取得了很好的效果。
采用深度学习算法进行图像处理的系统具有自适应性、自学习能力和较好的鲁棒性，在实际应用中具有较高的价值。
例如，大规模的图像降噪系统、自动驾驶系统、图像分割系统等。
三、研究目标本次毕业设计旨在设计与实现基于深度学习的图像处理系统。
具体来说，主要包括以下几个方面：1. 研究深度学习算法在图像处理领域的应用，比较不同算法的优缺点并选择最适合的算法。
2. 设计系统架构和流程，包括模型的训练和推理部分。
3. 实现系统，并对实验结果进行定量分析。
四、研究内容本次毕业设计的主要研究内容包括：1. 深度学习算法在图像处理领域的应用调研。
2. 系统设计，包括数据生成、模型训练等部分。
3. 实现系统框架和算法，对实验数据进行处理和分析。
五、研究方法本次毕业设计所采用的研究方法主要包括：1. 案例分析法：对深度学习算法在图像处理领域的应用进行案例分析。
2. 实验比较法：通过对比不同算法的实验结果，选择最佳算法并进行系统构建与实现。
3. 经验总结法：总结设计和实现过程中的经验和教训，提高系统的性能和鲁棒性。
六、论文结构本文所述的研究工作将分为以下几部分：1. 绪论：介绍研究背景、研究意义和研究目标。
2. 文献综述：对图像处理领域的深度学习算法进行综述和分类，比较不同算法的优缺点。
3. 系统设计：系统功能设计、系统架构、数据处理算法及模型的训练和推理部分。
4. 系统实现：详细介绍系统实现过程，包括实验环境、实验数据、实验流程等。
图像压缩的开题报告
图像压缩的开题报告图像压缩的开题报告一、研究背景与意义随着互联网的迅猛发展和数字化技术的普及，图像在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，高分辨率的图像文件占用大量存储空间，给网络传输和存储带来了巨大的压力。
因此，图像压缩技术的研究和应用变得尤为重要。
图像压缩是指通过删除冗余信息和减少图像数据量的方式，将原始图像转换为一个更小的文件。
这不仅可以节省存储空间，还可以提高图像的传输速度和质量。
图像压缩技术的研究不仅对于网络传输和存储有着重要的意义，还对于移动设备、医学影像和视频流媒体等领域具有广泛的应用前景。
二、研究目标与内容本研究的目标是探索和改进图像压缩技术，以提高图像的压缩比和重建质量。
具体而言，我们将从以下几个方面进行研究：1. 基于变换的压缩方法：通过将图像转换到不同的颜色空间或频域，利用变换的性质来减少冗余信息。
常见的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等。
2. 预测编码方法：通过利用图像中像素之间的相关性，使用预测模型来减少冗余信息。
常见的预测编码方法包括差分编码和运动补偿编码等。
3. 无损压缩方法：与有损压缩不同，无损压缩方法可以完全还原原始图像，但压缩比相对较低。
我们将研究和改进无损压缩方法，以提高其压缩比和编码效率。
4. 混合压缩方法：结合多种压缩技术，通过分层编码和自适应算法等手段，提高图像的压缩比和重建质量。
三、研究方法与计划本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，具体计划如下：1. 收集和整理图像压缩领域的相关文献和数据集，了解当前的研究进展和存在的问题。
2. 针对不同的压缩方法，设计和实现相应的算法和模型，并使用合适的评价指标进行性能评估。
3. 通过对比实验和理论分析，发现和解决当前图像压缩技术存在的问题，提出改进和优化的方案。
4. 根据实验结果和理论分析，总结和归纳出图像压缩技术的发展趋势和未来研究方向。
四、预期成果与应用前景通过本研究，我们期望能够提出一种高效的图像压缩方法，以提高图像的压缩比和重建质量。
基于内容的图像检索技术研究的开题报告
基于内容的图像检索技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着网络技术的迅猛发展，互联网上的图像数据呈爆炸式增长。
如何高效地对这些图像数据进行管理和检索是当前研究的热点问题之一。
传统的基于文本的图像检索方式存在局限性，对于一些没有明确描述文本信息的图像，这种检索方式显得比较无力。
因此，基于图像内容的检索技术逐渐被人们所重视。
基于内容的图像检索技术是指通过图像内容（如颜色、纹理、形状等特征）来实现对图像的检索。
该技术可应用于图像数据库、图像信息系统、多媒体检索等领域。
通过该技术，用户可以更加方便快捷地获取所需图像，大大提高了效率和准确度。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，图像内容表达方式仍有限，需要对多种表达方式进行综合，提高检索精度。
其次，大规模图像数据的搜索复杂度较高，如何实现高效的搜索算法需要进一步研究。
因此，本课题旨在通过对基于内容的图像检索技术进行深入研究，提高其检索精度和效率。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：分析目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势，总结其优缺点。
2、图像特征提取与描述：研究不同的特征提取和描述方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等，并探讨不同特征之间的关系。
3、相似度度量方法：分析相似性度量方法的优缺点，探讨不同度量方法在不同特征下的适用性和稳定性，提出一种基于多种相似度度量方法结合的综合度量方法。
4、基于内容的图像检索系统设计与实现：基于以上内容，设计并实现一个基于内容的图像检索系统。
本研究将主要采用文献综述和实验研究方法。
文献综述主要是通过查阅国内外相关的文献和实验资料，对基于内容的图像检索技术进行分析和总结；实验研究主要是通过实验验证，对不同方法的优劣进行评估，为检索系统的搭建提供理论与实践依据。
三、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：对目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势进行深入的分析和总结。
毕业设计_开题报告_图像压缩技术的研究及
河南城建学院本科毕业设计(论文)开题报告题目：图像压缩算法的研究课题类型：论文学生姓名：吕建辉学号： 093410130专业班级： 0934101系别：电气系指导教师：石磊开题时间： 2014年3月2014 年 04 月 10日一、毕业设计内容及研究意义设计的内容：本论文的主要研究内容是图像压缩技术。
具体框架是首先介绍了图像压缩的基本原理以及其相关压缩方法分类等理论知识，并且说明了对图像进行压缩的必要性与重要性，然后针对目前图像压缩现状和发展趋势，着重介绍了小波变换，并以其为基础来进行数字图像的压缩处理，这也许会成为图像数据压缩的主要技术之一。
接着又根据相关知识编写了一些简单的图像处理程序，对前面的理论进行试验、分析、论证。
最后，对整篇论文进行总结，发现自身研究的不足，并展望其未来发展前景研究意义：图像信息给人们以直观、生动的形象，正成为人们获取外部信息的重要途径。
然而，数字图像具有极大的数据量，在目前的计算机系统的条件下，要想实时处理，若图像信息不经过压缩，则会占用信道宽，是传输成本变得昂贵，传输速率变慢。
这对图像存储、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。
另外，伴随着计算机科学技术的发展，图像压缩技术在通信系统和多媒体系统中的重要性也越来越高，在我们的学习、生产、生活以及国防事物中等的作用越来越显著。
为此，人们给予了图像压缩技术广泛的关注，如何用尽量少的数据量来表示图像信息，即对图像进行压缩，越来越成为图像研究领域的重点课题。
二、毕业设计研究现状和发展趋势研究现状：第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪50年代提出电视信号数字后开始的，至今己有60多年的历史。
主要是基于信息论的编码方法，压缩比小。
1966年J.B.Neal 对比分析了差分编码调制(DPCM)和脉冲编码调制(PCM)并提出了用于电视的实验数据，1969行了线性预测编码的实际实验。
同年举行首届图像编码会(PictureCodiSymP0sium)，在这次会议之后，图像压缩编码算法的研究有了很大进展。
基于内容的图像检索技术研究的开题报告
基于内容的图像检索技术研究的开题报告一、研究背景随着数字图像的快速发展，我们对于图像数据的需求也越来越大，如何高效地获取、存储和检索给定的图像数据已成为研究热点之一。
传统的图像检索一般基于关键词或标签，但是由于标注的需求量和成本较高，很多图像库并没有被充分标记，这为基于内容的图像检索提供了一个有利的环境。
基于内容的图像检索，是通过计算机视觉技术和图像处理技术，对于图像的特征进行分析和提取，并通过相似度匹配来实现高效、准确的图像检索。
该技术在图片搜索、医学影像分析、视频分析等领域有着广泛的应用。
本研究旨在通过对基于内容的图像检索技术的研究，提高图像搜索的准确性和效率，为相关领域的研究和应用提供支持。
二、研究内容1、图像特征表示与提取。
对于每一张图像，我们需要从中提取出一些代表性的特征，以方便后续的匹配和检索。
本研究将调研和比较现有的图像特征提取算法，并选择一种最适合当前问题的特征提取算法进行实验与分析。
2、相似度计算方法研究与实验。
通过计算每幅图像与目标图像之间的相似度，进而实现图像的检索工作。
本研究将选取最相关的相似度计算方法，从实验结果中比较不同算法的优劣，并提供一份可供选择的方法指南。
3、检索结果优化与改进。
基于现有算法的检索结果，本研究将进一步探索优化算法，确定针对不同情境的最优策略，进一步提高图像检索的准确率和速度。
三、研究意义1、通过对基于内容的图像检索技术的研究，提高图像检索的准确性和效率，并提供可供选择的最优技术方案，从而极大地节省了相关领域研究的时间和精力。
2、本研究内容的成功，将推进相关领域的研究和应用，为医学影像分析、视频分析、图片搜索等领域的发展提供支持。
四、研究方案1、对基于内容的图像检索技术的相关文献进行查阅和综述，以熟悉已有的研究进展和存在的问题。
2、确定图像特征提取和相似度计算的方案和方法，并进行实验和分析。
3、基于原有的图像检索算法，进一步优化算法，提高检索结果的准确性和效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
长江大学毕业设计(论文)开题报告题目名称:基于内容感知的图像缩放方法研究与实现院 (系)：计算机科学学院专业班级：软工（实）11001班学生姓名：邹会明指导教师：余华平辅导教师：余华平开题报告日期： 2013年12月15日基于内容感知的图像缩放方法研究与实现学生：邹会明院系：长江大学计算机科学学院指导教师：余华平工作单位：长江大学计算机科学学院1．题目来源随着大屏幕显示设备的普及，4:3的图像信号与16:9的屏幕大小之间的矛盾变得日益突出。
我们可以经常见到当4:3的图像变换为16:9的图像时，屏幕两侧或者上下会出现两条黑带。
常规的图像等比例缩放显然已经不能满足这种需求，这就需要运用图像缩放技术对原始视频图像进行非等比例缩放。
图像缩放技术是数字图像处理领域一项基础而重要的技术，传统的图像缩放技术一般采用最近邻插值法，双线性插值法和双三次插值法这几种常用的差值法或者图像切割法进行缩放，这类方法存在的最大问题是，在将4:3视频图像转换为16:9时，X、Y方向是非等比例缩放，景物的畸变较大，使人难以接受。
如果对图像切割，会使得图像部分内容丢失。
而基于内容感知的图像缩放方法,它是采用Seam Carving技术的自适应图像缩放方法,通过不断移除或插入图像中对内容影响较小的缝合线,可以改变图像的长度比、实现图像重构、保留图像感兴趣区域、实现图像目标移除,实现图像尺寸的缩小和放大,并能够在缩放过程中保留图像重要内容,是目前非常有效的一种方法。
所以基于内容感知的图像缩放方法研究与实现在自然图像处理方面有其较高应用价值和意义，以及研究的必要性。
2．研究的目的及意义1）目的本文通过介绍一种基于内容感知的图像缩放方法，运用seam carving 技术，对图像上的关键部分和不重要区域进行计算，确定图像的能量低值点，找到最短路径，在纵横向上进行无缝裁剪，从而使得随意改变一个图像的高宽比但不让内容变得扭曲成为可能。
2）意义电子产品的多样性对数字媒体提出了更高的要求，当把相同的图像或视频信息在不同分辨率和纵横比的电子产品上显示时,传统的缩放方法已经不能很好地满足用户的需求,传统的缩放方法一致地把这些信息缩放到目标大小,这样图像中的视觉主体可能被缩小到很小,影响人们对图像内容的感知。
更严重的情形是当图像的宽度方向和高度方向上缩放的比例不一样时,图像中的主体对象会产生严重的形变,影响图像的视觉效果,如果高度缩放的比例更大,则缩放后的图像给人以压扁(宽度方向被拉伸)的感觉,而当高度缩放的比例较小时,缩放后的图像就会给人以挤压(高度方向被拉长)的感觉。
基于内容感知的图像缩放方法可以有效的解决以上难题，能自动地感知图像中的信息,较好地实现满足不同显示媒介分辨率和纵横比的图像缩放,并且保持用户所关注的视觉主体相对不变形,让图像很好地在这些显示媒介上显示。
3．阅读的主要参考文献及资料名称[l] 李弼程,彭天强,彭波等,智能图像处理技术[M],电子工业出版社,2004.[2] 康牧,图像处理中几个关键算法的研究[D],西安电子科技大学,2009.[3] 黄海龙，王宏，张金峰等，一种基于数学形态学的多形状多尺度边缘检测算法.东北大学学报，2010,31（10）.[4] 朱红等编著，《数字图像处理基础》，北京市.北京出版社，2005.[5] 贾永红，《数字图像处理》,武汉大学出版社，2003.9.[6] 张兆礼,赵春晖,梅晓丹著.现代图像处理技术及Matlab实现[M].人民邮电出版社,2001.[7] 孙即祥著,《图像处理》，北京.科学出版社，2004.[8] 王慧琴，《数字图像处理》,北京邮电大学出版社.第1版，2006.[9] 张德丰，《matlab数字图像处理》，机械工业出版社.165-169页,2009.[10] 徐建华，《图像处理与分析》,北京.科学出版社，1992.[11] Serra J.Image analysis and mathetical morphology.NEWYORK:Academic.1982.[12] Bhabatosh Chanda,Malayk Kundu,Y.vani Padmaja.A multi-scalemorphologic edge detector [J]. Pattern Recognition Society,1998,10:1469-1478.[13] Yoshinobu Sato ,Shin Nakajima，Nobuyuki Shiraga.Medical.Three-dimensional multi-scale line filter for segmentation andvisualization of curvilinear structures in medical images. MedicalImage Anaiysis 1998,2:143-168.[14] Nevatia R.A color edge detector and its use in scene segmention[J].IEEE Trans on Sys,Man,and Cybern,1997,7(11):820-826.[15] Lee J H,Chang B H,Kim S parison of color transformations forimage segmentation [J].IEEE Trans on Electronics Letters, 1994, 30(20):1660-1661.[16] Weeks A R，Felix C E,Myler H R.Edge detection of color images usingthe HSL color space[A].In:SPIE Proceedings[C].1995.291-301. 4．国内外现状和发展趋势与研究的主攻方向几何变换的图像缩放算法原理简单,计算量小,易于实现。
但是几何变换的图像缩放算法对于图像中所有内容进行等比例的放大或者压缩,所以图像的失真比较严重。
基于此情况，人们不断的改进方法和技术，在最近几年中,保持图像内容的算法得到了比较大的发展,现在介绍如下:(1)基于图像裁剪或变形的縮放算法保持像的内容最为重要的是保持住图像中重要区域的特征。
一个思路就是找出图像中的特征区域,对特征区域外的部分进行剪裁,这样就可以在保持住图像中重要区域的特征同时完成图像缩放。
这就必须采用一定的方法来检测图像中的重要区域,通常采用的方法有两种:一种是采用voila提出的人脸探测器(facedeteeto)的方法来寻找图像中的重要区域,另外的一种方法是Itti等人提出的构建图像特征图(saliencemap)来实现图像重要区域的探测。
Suh等人利用这两种方法来获取图像中的重要区域,提出了一种为大量图像创建缩略图的方法。
santella等人则是根据人眼聚焦的位置利用前面提到的技术能够智能裁剪图像,得到用户想要的裁剪结果。
上述方法都是缩小图像的时候可以使用,对于图像的放大情况并没有涉及,同时还需要依赖原有的图像裁剪技术。
另外一个思路是使用图像变形技术来实现图像缩放。
Liu和Gldche利用Suh 等人文献中的方法找到感兴趣区域,提出了一个非线性的鱼眼变形函数来保持住感兴趣区域,同时这个函数对图像的其他部分变形程度也不是十分严重。
这样当用户指定缩放后图像的大小时就可以用上述方法实现图像的缩放。
但是图像中感兴趣的区域若是多于一个,算法结果不是很稳定。
Wolf等人综合了 Voila和Jones提出的人脸探测和图像梯度的信息去检测图像中的重要区域,对于重要区域的变形较小而其余区域的变形较大,通过求解关于像素点变形后的位置的方程来实现图像的缩放。
(2)基于线裁剪(Seam Carving)的保持图像内容的尺寸缩放算法这是2007年在SLGGRAPH上由Avjdan和Shamir提出的算法,也是工作的基础。
所谓线裁剪,指的是通过删除或者插入八连通的水平或者垂直穿过整幅图像的像素线来达到图像缩放的效果。
为了保持图像的特征,删除或者插入的像素线必须是图像中重要性最弱的。
为了定义像素线的重要性,首先要定义图像中像素点的重要性。
文章中提出用能量函数来定义像素点的重要性,这个能量函数可以是图像梯度的范数,在图像缩小的时候每次都移除能量最小的像素线来来保持图像的主要特征,而在图像放大的时候则将能量最小的线插入到原始图像中来放大图像从而达到保持图像内容的目的。
综合以上方法，本文着重研究第二种基于线裁剪(Seam Carving)的保持图像内容的尺寸缩放算法，通过运用算法分析，能量值识别，删除能量低值点等手段来达到尺寸缩放且不让内容失真的目的。
5．主要研究内容、需要重点研究的关键问题及解决思路5.1 主要研究内容：(l)综述目前己有图像缩放算法研究的进展,分析这些算法的结果；(2)图像能量图计算（包括梯度计算、视觉显著图计算和主色调计算等）；(3)线裁剪算法、改进的线裁剪算法及双向线裁剪；(4)基于统一缩放、剪切和线裁剪的多操作算法；(5)用户交互的缩放结果选择。
5.2 关键问题：(1)图像能量图计算,能量函数的实现；(2)线裁剪算法、改进的线裁剪算法及双向线裁剪算法的实现；(3)图像处理前的各种运算；(4)能量最小路径的寻找。
5.3 解决思路：(1)详细了解图像缩放的发展历史，学习图像缩放的相关原理、理论；(2)弄懂图像缩放的相关计算方法和函数；(3)综合学习和理解图像缩放需要用到的算法；(3)复习熟悉C#编程技术；(4)结合算法与程序设计，编程实现。
6．完成毕业设计（论文）所必须具备的工作条件(1)计算机一台(WinXP 或者 Win7)，内存512M以上(2)Microsoft Visual Studio 2010(3)相关书籍资料(4)相关待处理照片(5)老师定期指导7. 工作的主要阶段与时间安排：(1) 前期准备：熟悉开发工具VS2010及相关技术知识；(2) 复习算法设计知识，并学习图像缩放相关内容；（2月1日至2月20日）(3) 尝试简单的图像处理软件编写；（2月21日至3月11日）(4) 对系统进行详细设计；（3月12日至3月22日）(5) 进入实际的语言编写阶段，并进行基本的调试工作；（3月23日至5月13日）(6) 软件完成，论文撰写；（5月13日至5月20日）(7) 论文复审定稿；（5月20日至5月25日)(8) 系统检查；(5月25日至5月30日)(9) 论文答辩。
（6月1日）8. 指导教师审查意见：签字：年月日。