基于内容的视频图像非线性缩放技术研究

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近年来,提升LED显示屏的播放质量已经成为业内的研究热点。用户在定制LED显示屏时,拥有很高的灵活度,可以自由选择屏幕的尺寸和宽高比。如果屏幕不符合标准比例,则全屏播放视频时,就会产生失真现象。在这种情况下,如何提高显示质量就成为急需解决的问题。本文的设计方法,可以在一定程度上解决这一难题。作者首先寻找图像中的视觉焦点区域。提出了一种改进的Canny自适应边缘检测算法。改进后的算法,不仅不需要人工输入参数,而且在处理含有噪声的图像时,也能取得良好效果。接下来,又对提取的边缘图进行消除杂散边处理。这样做,可以大幅降低后续图像分割的压力。非线性缩放可以看做是等比例的缩放以及非等比例拉伸的组合。而拉伸方向一般是一维空间的。根据这个特点,作者提出了一种简单有效的图像分割算法。该方法能够根据边缘点沿拉伸方向的投影分布情况,迅速把图像分解为背景区域和含目标区域。实验证明,该算方法不仅有效,而且执行时间在整个算法实现过程中,可以忽略不计。由于背景区域的放大倍数会大于目标区域,为了避免由于拉伸比例过大,而出现的视觉抽丝现象。作者提出了基于放大倍数的虚拟与插值相结合的背景放大方法。实验表明,该方法在特定图像中,可以取得良好的效果。最后,作者采用GPU并行加速技术以满足实时性要求,采用DirectShow视频处理框架实现对视频当前帧的提取。
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