基于特征的图像网格生成方法

第３０卷第９期２０１０年９月

计算机应用

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ

Ｖ０１．３０Ｎｏ．９

Ｓｅｐ．２０１０

文章编号：１００１—９０８１（２０１０）０９—２４２７—０４

基于特征的图像网格生成方法

金文标１’２，王旭松２，张智丰１

（１．杭州电子科技大学理学院，杭州３１００１８；２．重庆邮电大学计算科学与技术学院，重庆４０００６５）

ｆＷ－ｘｕｓｏｎ９９８＠１６３．ｅｏｍ、

摘要：基于网格形变的图像缩放算法是目前的一个研究热点。适当的图像网格表示是这类算法成功的关键之一。提出一种基于图像特征的三角形网格生成算法。提取图像分割形成区域的边缘特征点，与图像四条边界上均匀分布的点一起，作为改进的Ｄａｒｔ—ｔｈｒｏｗｉｎｇ算法的初始点集。用距离变换计算每个像素到最近边缘线的距离，作为Ｄａｒｔ—ｔｈｒｏｗｉｎｇ算法的控制参量；所生成的网格点集接近边缘线时密集，远离边缘线时稀疏。最后用Ｄｅｌａｕｎａｙ算法形成图像的三角形网格表示。实验结果表明，所生成的三角网格较好地体现了图像的结构特征，并且有效减少了网格点数目，有利于提高后续算法的处理效率。

关键词：图像特征网格；Ｐｏｉｓｓｏｎ—ｄｉｓｋ分布；Ｄａｒｔ—ｔｈｒｏｗｉｎｇ算法；三角剖分；网格质量

中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ

Ａｐｐｒｏａｃｈｔｏｆｅａｔｕｒｅ－ｂａｓｅｄｉｍａｇｅｍｅｓｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ

ＪＩＮＷｅｎ—ｂｉａ０１’２．ＷＡＮＧＸｕ—ｓｏｎ９２．ＺＨＡＮＧＺｈｉ—ｆｅｎ９１

（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＨａｎｇｚｈｏｕＤｉａｎｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨａｎｇｚｈｏｕＺｈｅｊｉａｎｇ３１００１８，Ｃｈｉｎａ；

２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＇，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｒｅｓｉｚｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｍｅｓｈｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｂｅｃｏｍｉｎｇｅｖｅｒｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｐｌａｙｕｎｉｔｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｓｐｅｃｔｒａｔｉｏｓ．Ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｍｅｓｈｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｉｎｐｕｔｉｍａｇｅｉｓａｋｅｙａｓｐｅｃｔｔｏｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｏｆｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｐｐｒｏａｃｈｔｏｆｅａｔｕｒｅ—ｂａｓｅｄｉｍａｇｅｔｒｉａｎｇｕｌａｒｍｅｓｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｉｍａｇｅｅｄｇｅｓａｎｄｔｈｅｕｎｉｆｏｒｍｌｙｌｏｃａｔｅｄｂｏｕｎｄａｌＴｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｕｓｅｄａｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｉｎｔｓｓｅｔｏｆｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄｄａｒｔ—ｔｈｒｏｗｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅ，ｅａｃｈｐｉｘｅｌｔｏｔｈｅｃｌｏｓｅｓｔｅｄｇｅｓ，ｗａｓｃｏｍｐｕｔｅｄｂｙｔｈｅ

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０引言

信息获取技术和网络技术的高速发展加快了可视媒体获取与传播速度，使得以视觉为主导的可视媒体的重要性愈加显现。可视媒体来源广泛，如计算机、智能手机、掌上电脑和摄像机等移动设备。高分辨率的数字图像作为可视媒体重要组成部分，怎么样让它能够在这些小屏幕的移动终端上准确显示。１Ｊ，解决该问题的方法被称为内容感知的图像缩放算法。２。ｏ，它改良了传统的图像缩放过程。目前，内容感知的图像缩放算法取得了较多的研究成果，而基于网格形变的图像缩放算法。４。５ｏ是目前的一个研究热点。适当的图像网格表示是这类算法成功的关键之一。因此如何生成原始图像特征网格，对后续的研究起着至关重要的作用。

基于特征的图像网格生成方法大致可以分为两种：四边形网格化方法和三角形网格化方法。Ｗａｎｇ等人。４ｏ提出了一种四边形网格化的图像缩放算法。该方法在保护图像显著特征的同时，允许图像以任何比例缩放。由于其网格为四边形，该算法并不能很好地保护图像中跨越多个网格的特征线，当包含特征线的相邻四边形受不同挤压后，特征线将产生扭曲，因此该方法并不能很好地保护图像中的边缘结构。Ｇｕｏ等人。５ｏ提出了一种基于三角网格的参数化图像适应方法。该方法能够保护图像中重要物体，同时也考虑了图像强边的保护。但是，该法所用的三角网格只考虑了图像强边，并没有充分体现图像中其他边缘结构的信息。

网格点的选取是网格生成算法的核心环节。Ｙｅｌｌｏｔ＿６ｏ提出的Ｐｏｉｓｓｏｎ—ｄｉｓｋ分布具有较好的均匀分布特性，人眼中的感觉细胞就呈此分布。由于直接产生Ｐｏｉｓｓｏｎ—ｄｉｓｋ分布非常耗时，Ｃｏｏｋ。７ｏ提出使用ｊｉｔｔｅｒｅｄｇｒｉｄｓ算法来提升采样速度。自此之后，出现了很多Ｐｏｉｓｓｏｎ—ｄｉｓｋ分布的算法，如ｂｅｓｔ—ｃａｎｄｉｄａｔｅ算法。８ｏ、ｏｓｔｒｏｍｏｕｋｈｏｖ算法。９ｏ和Ｄａｒｔ—ｔｈｒｏｗｉｎｇ算法。１…。其中Ｄａｒｔ—ｔｈｒｏｗｉｎｇ算法通过“可采样边界”大大提高了采样速度，时间复杂度只为Ｏ（ＮｌｏｇＮ）。

本文提出一种有效的图像特征网格生成算法，以均匀的边界点与图像边缘特征点作为初始点集，改进Ｄａｒｔ—ｔｈｒｏｗｉｎｇ算法，在不同区域按不同的密度生成辅助点，使用Ｄｅｌａｕｎａｙ算法。１１。”ｏ形成图像特征网格。实验结果表明该算法生成的网格充分体现了图像的边缘结构信息，并且三角网格中大部分三角形的内角３０。～９０。，各边的长度基本均匀，因而生成

收稿日期：２０１０—０３—０８；修回日期：２０１０—０４—０９。基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０８７３１８６）。

作者简介：金文标（１９６４一），男，浙江金华人，副教授，博士，主要研究方向：计算机图形学、多媒体技术、数字图像处理；王旭松（１９８４一），男，浙江浦江人，硕士研究生，主要研究方向：多媒体技术；张智丰（１９５９一），男，浙江杭州人，副教授，博士，主要研究方向：计算机图形学、数字图像处理。

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