视频像素可伸缩性的计算方法技术

视频像素可伸缩性的计算方法，属于视频图像处理技术领域，该方法包括下述步骤：输入任意视频信息，计算像素梯度，确定每一个像素的“重要性”，对视频中每一个像素，分配一个节点，根据节点对应像素的重要性设置节点之间边的权重；对于边界每一个节点，分配一个数值；计算其它节点分配的数值，为相连节点值的加权平均，根据计算出来的节点数值来求出像素的可伸缩性。用本方法计算出来的像素的可缩放性，可以很好的用于视频图像调整缩放。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频图像处理
，特别涉及一种保护内容的视频像素尺寸可伸縮 调整的计算方法。
技术介绍
随着现代显示设备的迅速发展，各种大小屏幕的显示器件己进入了千家万户。智能 手机，笔记本电脑，桌面电脑，大屏幕电视等等，-它们的显示屏幕大小各不相同，纵横 比也不一样。如果要在这些设备上看同一尺寸大小的影片，显然是不可能的。例如，在 普通电视上观看宽屏幕的电影，可视尺寸受到限制，或是屏幕的上下空间被浪费，或是 人物的比例出现失真，影响了人们的欣赏效果。保护内容的视频尺寸调整技术，就是在保持被关注物体比例和大小不变的前提下， 改变原始视频尺寸的大小。这样在普通电视上看宽屏电影时，可以做到既不浪费屏幕空 间，也不让人物比例失真。为了实现保护内容的视频尺寸调整技术，首先要计算视频像素的"重要性"这一参 数，视频像素的"重要性"可以衡量这个像素是否是重要的(即被关注的)。而在进行 保护内容的视频尺寸调整的过程中，视频中不同的像素有着不同的可伸缩性重要的像 素需要被保护，所以伸縮性小，而不重要的像素保护力度小，可以伸縮性大。同时，可 伸縮性还需要满足其它一些约束，例如归一化约束和时空一致性约束。其中，归一化约 束是指在尺寸调整方向上可伸縮性的和为1。时空一致性约束是指视频在经过尺寸调整 后，视频在空间上的结构能够被保持，同时时间上不会出现内容的突变。为了寻求视频 图像的优质效果，本课题开发并创新研究了视频像素可伸縮性的计算方法。
技术实现思路
本专利技术需要解决的技术问题是，在收看宽屏幕图像时，在现有技术中，由于可视尺 寸受到限制，只能是屏幕上下空间被浪费，或人物的比例出现失真，为了克服这些传统方法中的不足之处，就要重新寻求一种新的方法，本专利技术的目的就是提供一种视频像素 可伸縮性的算计方法，为实现本专利技术的目的所采用的技术方案为， 一种视频像素可伸縮 性的计算方法，其特征在于，该方法包括下述步骤a输入任意视频信息，b计算像素 梯度，确定每一个像素的"重要性"，越重要的像素，"重要性"数值越大；C对视频中 每一个像素，分配一个节点，这个节点与其所存的上、下、左、右、前、后的六维空间 节点边相连(如果有的话即相连。即对于最上的节点，没有向上连的边；对于最下的节 点，没有向下连的边；对于最左的节点，没有向左连的边；对于最右的节点，没有向右 连的边；对于最前的节点，没有向前连的边；对于最后的节点，没有向后连的边；)d 根据节点对应像素的重要性设置节点之间边的权重；e对于边界每一个节点，分配一个 数值在计算水平方向的可伸縮性时，最左的节点分配的值是0，最右节点分配的值是 1;计算水平方向的可伸縮性时，最上的节点分配值是0，最下节点分配值是l; f其它 节点分配的值等于与它相连的节点值的加权平均，这里加权平均的权重是节点之间所连 的边的权重；g根据计算出来的节点数值来求出像素的可伸縮性；结束，在计算并求出 像素的可伸縮性时，按照下述规律，在计算水平方向的可伸縮性时，任意节点的可伸縮 性是它右边节点的数值减去它自己的数值。在计算垂直方向的可伸縮性时，任意节点的 可伸縮性是它下边节点的数值减去它自己的数值。本专利技术的有益效果为，用本方法计算 出来的像素的可縮放性，可以很好的用于视频图像调整缩放。附图说明图l是算法流程图2是节点边上权重示意图3是对一张二维图片尺寸调整的示例。具体实施例方式参照图l表示本专利技术的算法流程图。该流程按以下步骤操作，a输入一个任意视频 信息11; b计算像素的梯度，并以此确定为像素的"重要性"12; c对每一个像素分配 一个节点13， d根据梯度分配节点之间的边的权重14， e对每一个节点分配一个数值， 首先分配边界节点的数值15， f根据节点间的边权重计算其它节点的数值16; g根据计 算出来的数值得到像素的可縮放性17。对于b，第12步，对于任意像素，它的梯度是它上面像素的亮度和它下面像素的亮 度差，加上它左面像素的亮度和它右面像素的亮度差，加上它前面像素的亮度和它后面 像素的亮度差。如果像素在边界处，例如它没有上面的像素或者下面的像素，则只计算 它左面像素的亮度和它右面像素的亮度差，加上它前面像素的亮度和它后面像素的亮度 差。如它没有前面的像素或者后面的像素，则只计算它左面像素的亮度和它右面像素的 亮度差，加上它上面像素的亮度和它下面像素的亮度差。如它没有左面的像素或者右面 的像素，则只计算它前面像素的亮度和它后面像素的亮度差，加上它上面像素的亮度和 它下面像素的亮度差。像素的重要性是一个0-l之间的值。对于c，第13步，我们对每一个像素，分配一个节点，这个节点与其上、下、左、 右、前、后的节点边相连(如果有的话既相连；即对于最上的节点，没有向上连的边； 对于最下的节点，没有向下连的边；对于最左的节点，没有向左连的边；对于最右的节 点，没有向右连的边；对于最前的节点，没有向前连的边；对于最后的节点，没有向后 连的边)。对于d，第14步，我们要设置节点之间边上的权重。这里以非边界的节点为例，并 只考虑计算水平方向的可伸縮性(垂直方向的可伸缩性是其镜面映射)。节点与其上下 前后的节点所相连的边，权重是l，任意节点与其左节点的边的权重，是该节点的"重 要性"。参照图2,表示每个节点边上权重。因此，图2中权重x等于节点A的"重要性"， 而权重y等于节点A右边节点的"重要性"。对于e，第15步，我们要分配边界节点的数值在计算水平方向的可伸缩性时，最 左的节点分配的值是0，最右节点分配的值是1;计算水平方向的可伸縮性时，最上的 节点分配的值是0，最下节点分配的值是1。对于f，第16步，我们要计算其它节点的数值，这个值等于与它相连的节点的值的 加权平均，这里加权平均的权重是节点之间所连的边的权重。例如，对于图2中节点A 的数值，满足下面的式子节点A的值=(左节点的值Xx +右节点的值Xy +上节点的值X1 +下节点的 值X1 +前节点的值X1 +后节点的值X1) / (x+y+l+l+l+l)上面这个式子给出了一个线性方程组，通过解这个方程组可以得到具体数值。对于g，第17步，我们根据计算出来的节点的数值来计算可伸縮性。用这种方法计算出来的像素可縮放性，可以很好的用于视频图像的縮放。参照图3， 表示一张二维图片尺寸调整结果的示例其中31是输入图像。32是前人提出的 Seam-Carving算法来縮小31的宽，度可以看出线条很不光滑，对于原始图中的斜线条， 用Seam-Carving算法的结果锯齿很严重，破坏了原来斜线的结构。33是用本专利技术提出 的方法计算像素可縮放性后，縮小了原图像的宽度。而本申请提出的算法轮廓清晰可以 很好保持原来斜线的结构形状。因而取得很好的视图效果。权利要求1.一种，其特征在于，该方法包括下述步骤a输入任意视频信息，b计算像素梯度，确定每一个像素的“重要性”，越重要的像素，“重要性”数值越大；c对视频中每一个像素，分配一个节点，这个节点与其所存的上、下、左、右、前、后的六维空间节点边相连，d根据节点对应像素的重要性设置节点之间边的权重；e对于边界每一个节点，分配一个数值，f计算其它节点分配的数值，为相连节点值的加权平均，这里加权平均的权重是节点之间所连的边的权重；g根据计算出来的节点数值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频像素可伸缩性的计算方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：ａ输入任意视频信息，ｂ计算像素梯度，确定每一个像素的“重要性”，越重要的像素，“重要性”数值越大；ｃ对视频中每一个像素，分配一个节点，这个节点与其所存的上、下、左、右、前、后的六维空间节点边相连，ｄ根据节点对应像素的重要性设置节点之间边的权重；ｅ对于边界每一个节点，分配一个数值，ｆ计算其它节点分配的数值，为相连节点值的加权平均，这里加权平均的权重是节点之间所连的边的权重；ｇ根据计算出来的节点数值来求出像素的可伸缩性。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：胡事民，张一飞，程明明，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]