VB5实现窗口图象缩放及滚动技巧

在多媒体、图象软件系统开发中,图象缩放、滚动是最基本的操作功能,本文介绍了在VisualBasic5．0中如何利用Windows的API函数实现窗口图象的缩放、滚动功能,这对用VBS开发多媒体、图象软件具有相当的参考作用。     

实现图象几何变换的迭代函数系统参数修改法

提出了实现图象几何变换的迭代函数系统（ＩＦＳ）参数修改法，导出了实现图象平移、旋转和缩放的ＩＦＳ参数变换公式。这种方法的基本思想是通过修改图象的ＩＦＳ码而实现对该ＩＦＳ的吸引子（原图象的逼近）进行几何变换。实验结果表明本文所提方法正确，易于实现     

图象的局部缩放

一、功能简介 图象的局部缩放可以满足很多特殊图象处理场合的需要,比如图象的局部修饰、图象放大镜效果等。在VB中有很多方法可以实现此功能,下面一则程序即是利用VB的基本图形控件Picture及其VB内部函数PaintPicture来实现图象局部缩放的。     

大版面SPT图象文件的旋转

由于金山汉字系统占用内存较多,它所提供的图文编辑软件SPT不能实现大版面的图象的旋转。本文通过分析SPT图象文件格式,给出了图象旋转的方法及实现程序。     

SVG图象技术及其简单应用

SVG（可扩展矢量图形）是一套基于XML的二维可缩放矢量图形规范。其应用主要是在网络地图方面,然而传统方法在该应用中存在很多发展瓶颈,诸如空间信息的动态变化实现困难、GIS数据共享、传输速度不容乐观等。SVG图像技术具有适合网络发布的优点,能有效解决目前地图网络发布面临的难点问题。该文讨论了SVG语法规范,并给出SVG在图象领域中的应用实例,得出SVG在网络应用领域优于传统表示方式的结论。     

基于Hough变换的图象检测对偶点法

提出了图形边界对偶点的概念,证明了对对称图形对偶点的存在性及其关于平移、缩放和旋转组合变换的不变性;结合Hough变换,建立了一种快速的图象检测方法,详细给出圆和椭圆检测的对偶点算法,并补充了文献[1]中公式的不足,实验结果表明,该对偶点法除保留了Hough变换法的容错性和鲁棒性外,还具有很快的计算速度,而且可以灵活地应用于解决一些较难的图象检测问题。     

WWW上基于内容的图象检索系统

基于内容的图象检索技术和网络技术的快速发展使得开发在线的图象检索系统成为可能。讨论ＷＷＷ上基于内容图象检索系统的设计和实现要点,并详细介绍一个较为完整的ＷＷＷ图象检索系统。     

大版面SPT图象文件的旋转

由于金山汉字系统占有内存较多，它所提供人的图文编辑软件ＳＰＴ不能实现在版面的图象的旋转。本文通过分析ＳＴＰ图象文件格式，给出了图象旋转的方法及实现程序。     

一种基于边缘轮廓信息的多源遥感图象子象素匹配定位方法

提出了一种基于图象边缘轮廓信息的多源图象匹配定位方法,其目的是利用定位精度较高的高分辩率遥感图象对低分辨率图象实现子象素级的匹配定位,该方法有效地利用了多源遥感图象中共有的区域结构信息,将特征匹配和最小二乘影象匹配相结合,具有较好的普适性,且运算快速、抗噪性能好,采用该方法进行ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ图象和Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ图象、１：１００万数字地图的边缘图象匹配,并应用于ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ图象的几     

Web上基于内容的图象检索技术

Web上基于内容的图象检索集基于内容的图象检索和Internet网络这两项技术于一体,它对图象媒体的广泛应用具有一定的实用价值,同时对图象处理技术如何适应网络要求又有一定的理论研究价值,本文研究了特征提取、分布运算、网络实现等Web上基于内容的图象检索的相关技术,建立了一个单机上的图象检索系统并用该系统检验了自己提出的图象检索方法.另外在Web上实现了使用该方法的图象检索,实践证明小波形状不变矩对图象的形状匹配具有较好的效果.     

内容感知图像缩放技术综述

随着不同分辨率和纵横比的显示设备的迅猛增长,内容感知图像缩放技术逐渐成为图像处理领域新的研究热点之一。内容感知图像缩放的目标是在任意改变图像大小时保持图像中的主体特征不变。围绕其关键步骤:图像重要度识别和基于重要度的缩放,先概述重要度识别的相关方法,然后重点综述基于重要度的缩放技术。根据缩放是在像素级上操作还是亚像素级上操作,或者两者兼有,将其分为基于线裁剪缩放、基于图像变形缩放和多操作缩放3类,并比较各类方法的优缺点,同时给出各类方法所适合处理的图像类型。最后在分析各类研究方法的基础上,给出了内容感知缩放技术的可能发展方向。     

图像内容感知缩放的检测方法研究

针对可用于图像篡改的内容感知缩放技术,本文提出了一种基于概率Map图统计特征的内容感知缩放检测算法.该算法利用概率Map图来反映图像是否经过内容感知缩放操作,并利用新提出的积分投影与局部统计特征来检测篡改图像.而后利用分类器进行分类训练,从而有效识别基于内容感知缩放操作的图像篡改.实验结果显示,所提算法能够区分出原始图像与篡改图像,并具有较高的正确检测率.     

基于差分矩阵的KMP图像快速匹配算法

针对KMP图像匹配方法应用于带噪声或子图与模板灰度非一致时的图像匹配中存在效率较低,匹配成功率很低的问题,提出了一种基于差分二值矩阵的KMP图像快速匹配算法。该算法先对图像矩阵进行差分求值,利用二值矩阵再进行KMP图像行匹配的方法搜索可能的匹配位置,比较这些位置的整个图像的匹配情况,从中筛选出正确的匹配位置。同时,在行匹配过程中通过记录开始的匹配位置来减少搜索空间,提高效率。实验表明,该方法有效提高了匹配速度,保证了匹配正确率。     

基于相似性判据的图像尺寸调整算法

归纳图像调整过程中的相似性判据,提出一种基于相似性判据的图像调整算法。采用Seam Carving算法按一定调整量分步进行 图像尺寸调整,利用相似性判据判断调整图像的变形程度,当变形达到一定程度时,换用双向相似度迭代优化算法完成图像剩余尺寸的调整。实验结果表明,在图像调整量很大时,利用该图像调整算法仍可较好地维持图像的整体视觉效果。     

结合美学原则的内容感知图像缩放算法

针对目前内容感知的图像缩放算法存在美学效果考虑不足的问题,提出一种结合美学原则的缩放算法。算法首先采用图像协同分割的思想并结合视觉显著性检测获取图像的重要度图,以此作为图像重要内容的依据,在后续处理中防止其变形;其次针对移动终端常见的两类图像分别选择相适应的美学原则并建立其量化公式;借鉴经典的Seam Carving算法思想,利用美学构图原则和重要度图来指导裁剪线的复制与删除,达到图像缩放的效果。实验结果表明,与同类算法相比,该算法的缩放结果在保留原图重要信息的条件下,更具美感。     

Nonhomogeneous scaling optimization for realtime image resizing

We present a novel approach for interactive content-aware image resizing. The resizing is performed on warping a triangular mesh over the image, which captures the image saliency information as well as the underlying image features. The warped triangular mesh and the horizontal and vertical scales of all triangles are simultaneously obtained by a quadratic optimization which can be achieved by solving a sparse linear system. Our approach can preserve the shapes of curved features in the resized images. The resizing operation can be performed in an interactive rate which makes the proposed approach practically useful for realtime image resizing. To guarantee a foldover free resizing result, we modify the optimization to a standard quadratic programming. A number of experimental results have shown that our approach has obtained pleasing results and outperforms the previous approaches.     

基于边缘检测的保特征的图像缩放算法

针对Seam Carving算法在实现图像缩放的过程中,对图像边缘几何特征造成破坏的现象,提出一种基于边缘检测的改进Seam Carving算法。首先在Seam Carving算法计算低能量线的同时引入图像边缘检测,其次确定低能量线与边缘的交点,进而提升交点邻域的能量,分散过于集中的低能量线。仿真实验结果表明,该算法能够有效减少Seam Carving算法缩放图像后产生的畸变,很好地保持了图像的重要几何特征。     

Optimal multiple-seams search for image resizing with smoothness and shape prior

Content-aware image resizing is of increasing relevance to allow high-quality image and video to be displayed on devices with different resolution. We present a novel method to find multiple seams simultaneously with global optimality for image resizing, incorporating both region smoothness and seam shape prior using a 3-D graph-theoretic approach. The globally optimal seams can be simultaneously achieved by solving a maximum flow problem based on an arc-weighted graph representation. Representing the resizing problem in an arc-weighted graph, we can incorporate a wide spectrum of constraints into the formulation, thus improving resizing results. By removing or inserting those multiple seams, the goal of content-aware image resizing is achieved. Due to simultaneous detection of multiple seams, our algorithm exhibits several good features: the ability to handle both crossing and non-crossing-seam cases, the ability to incorporate various feasible geometry constraints, and the ability to incorporate the seams importance, region smoothness and shape prior information. The proposed method was implemented and experimented on a variety of image data and compared with the state of the art in image resizing.     

基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法*

为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(Seam Carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。