【图像拼接】基于最低能量的线裁剪图像拼接附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于 接缝雕刻（Seam Carving） 算法实现 —— 这是一种保持图像关键内容的智能缩放技术，通过移除 “能量最低的接缝”（水平或垂直方向的连续像素线）实现图像缩减，避免传统缩放导致的内容拉伸或失真。

2. 关键函数解析（推测为自定义函数，基于接缝雕刻逻辑）

函数名	功能说明
shrnk(I, h, v)	图像缩减函数：I为输入图像，h为水平缩减像素数，v为垂直缩减像素数；通过连续移除h条水平接缝 /v条垂直接缝实现缩放。
imenergy(I)	图像能量计算函数：计算每个像素的能量值（通常基于梯度、边缘检测等，能量越低表示该区域越 “不重要”，优先作为接缝移除）。
horizontal_seam(I)	水平接缝检测函数：在图像中找到一条能量最低的 “水平连续像素线”（接缝），返回该接缝在每一行的列坐标（用于后续移除）。

3. 关键操作说明

• 维度置换permute(I, [2 1 3])

  ：交换图像的行和列（[2 1 3]表示将原维度 2→1、1→2，通道维度 3 不变），相当于把图像 “转置”，此时检测转置图像的水平接缝，等价于检测原始图像的垂直接缝。

• 接缝可视化plot(seam)

  ：seam是水平接缝的列坐标数组（长度 = 图像行数），plot(seam)会在图像上绘制出这条能量最低的水平线条，直观展示 “即将被移除的接缝”。

三、代码整体功能总结

1. 多参数图像缩减

   ：第一段代码测试不同方向、不同缩减量的图像缩放效果，生成 3 组对比图；

2. 能量分析与单接缝测试

   ：第二段代码计算图像能量分布（用于接缝选择的核心依据），并测试水平方向 1 个像素的最小缩减；

3. 接缝检测可视化

   ：第三段代码定位水平 / 垂直接缝并绘制在原图上，验证接缝检测的准确性；

4. 特定图像批量缩减

   ：第四、五段代码针对特定输入图像（wang.4a.jpg、wang.5a.jpg），实现水平 100 像素的缩减，生成最终缩放结果。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

  J = I;

    for x = 1:num_rows_removed

        S = horizontal_seam(J);

        J = uint8(remove_horizontal_seam(J, S));

    end

    J = permute(J, [2 1 3]);

    for x = 1:num_cols_removed

        S = horizontal_seam(J);

        J = uint8(remove_horizontal_seam(J, S));

    end

    J = permute(J, [2 1 3]);

end

🔗 参考文献

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