シームカービングとは

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要約

概要

シームカービングは画像全体の中で除去しても問題ない部分を縦または横に横切るようにして検出してその部分を除去することで画像サイズを縮小する画像縮小手法.拡大には使用できない.エネルギーを定義してその値が少ないところを見つけ出し、画像の端から端まで進みその軌跡を除去する.
ー 条件 ー
  • 画像が入力
  • カラーでもグレーでも可能
  • 画素を重要と判断できるエネルギを定義する必要あり
ー 効果 ー
  • 重要でない部分を除去して小さい画像を出力
  • 縮小のみ可能で拡大はできない
ーポイントー
  • 縦方向または横方向にもっともエネルギー損失の少ないパスを通りながら除去する部分を決める
  • アルゴリズムがシンプルで実装も容易
  • エネルギーは、画素勾配、サリエンシなどが用いられる

解  説

シームカービングは画像全体の中で除去しても問題ない部分を縦または横に横切るようにして検出してその部分を除去することで画像サイズを縮小する画像縮小手法. 拡大には使用できない.エネルギー関数を定義してその減少が少ないところを見つけ出す.
シームカービングとは
シームカービングの概要
シームカービングは以下のような簡単なアルゴリズムによって達成できる. シームカービングのアルゴリズム 1. 入力画像を元にエネルギマップを作成(エネルギマップは画像として重要な画素は大きな値になっていればどのような手法でもよい.勾配計算やサリエンシマップが一般的に使用される) 2. 2行目から最終行目まで全ての画素に関して以下3.を繰り返す. 3. 注目画素の上側近傍3つの画素の中で最も小さい画素を選択して、自身の値に洗濯した画素の値を加算して更新する. 4. 最終行のうち最も合計値が少ないセルが今回除去するシーム(線)の端 5. 選択したセルから上側近傍3つを辿っていくことで削除対象のシームが得られる
シームカービングのアルゴリズム
シーム・カービングの処理の流れ
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