seam carving算法原理，实现基于图像内容的缩放_基于seam carving算法的图像压缩放大matlab-优快云博客

这篇文章详细介绍了Seamcarving算法原理，如何通过计算图像能量图并删除不重要的边缘来实现图像的自适应缩放。它强调了算法对保持图像主体完整性的优势，但也讨论了其局限性和效率问题。

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一.原理：

计算图像的能量图，能量图一般是图像像素的梯度模值，为了简化计算可先转换成灰度图像，然后直接采用如下公式(直接用x、y方向上的差分取绝对值，然后相加)，其实这一步就是相当于边缘检测算法一样：

通过能量图寻找最小能量线。最小能量线指的是需要被移除的那一列：首先需要以图像第一行或最后一行为开始行进行迭代。下面实现的为从图像最后一行开始，往上迭代。

找出最后一行需要被移除的像素点后，设其坐标为P(x,y)，然后往上一行寻找，寻找的点为P点的在y-1行中的三个相邻像素点中的能量最小值像素。也就是寻找的坐标为(x-1,y-1)、(x,y-1)、(x+1,y-1);

最后移除得到的最小能量线，让图片的宽度缩小一个像素。移除的时候为了让图像看起来自然，需要在移除缝线的地方进行平均，假设移除坐标为P(x,y),那么移除后P(x-1,y)的像素值为P(x-1,y)与P(x,y)的像素值的平均。P(x+1,y)的像素值为P(x-1,y)与P(x,y)的像素值的平均，然后才能把P(x+1,y)移动到P(x,y)的位置。

对于图像的放大算法原理一样，先找到最小能量线，设能量线上点的坐标为P(x,y),则在P(x,y)、P(x+1,y)中心位置插入新的像素，像素值为P(x,y)与P(x+1,y)的平均。

二.实现

1．打开matlab载入程序后，执行UI界面，出现如图所示交互框：

2. 点击open image选择待处理图片

3点击下方Display image中的下拉框，展示图片能量图。能量是通过计算图像像素的梯度模值得到的。通常会转换为梯度图进行计算，缩短运行时间。

4.展示图片梯度图。梯度图反应了相邻像素之间值的突变程度，表现出了边缘信息。通常这些信息对于描述内容十分重要。算法删除时会考虑梯度信息。

5.通过能量图计算出能量最小的缝，如图所示。能量最小的缝是梯度的模值，从下到上，考虑某点处下一层相邻三像素的最小能量点，并以此点为基点，循环找到一条完整的最小能量缝。

6..删除该缝隙后结果如图，（删除为一条缝，差别不够明显），在灰度图上操作，然后将灰度图转为RGB图

7.在水平和垂直方向都执行seam carving 算法，删除较多的缝之后，缩放效果明显结果和原图对比如下

三.实验数据及结果分析：

从下图中的实验结果可以看出，使用缝刻算法进行图像缩放时，能够不改变图像的主体内容，虽然图像中内容主体间的相对位置会发生一些变化，但这并不影响图片的观感。

四.实验结论：

通过seam carving算法对图像进行缩放，能够最大程度保留图片主要内容，从而不影响观感。该算法和传统的对图像直接进行缩放不同，此算法是基于图像内容，对图片中不重要的内容（梯度）进行删减，从而达到图片缩放的目的。

但是，另一方面，由于算法仅仅考虑梯度，在某些情况下，缩放的效果并不好，如下

五.总结

Seam carving 能够有效对图像进行缩放，但是具有一些缺点，如上，另外在缩放比例较大时，该算法处理时间大幅度增加，效率变低。梯度关注目标相邻像素突变的区域。梯度无论是在深度学习中还是在图像处理中具有重要的作用，灵活运用能够得到意想不到的结果。下图为图像的能量图，此图中的月亮能量和下方的山峰相比，明显较低，从这一方面，也可以看出泊松算法在图像融合中梯度的考量。