孙雯雯，陶 胜

(集美大学 理学院，福建 厦门 361021)

人们在日常生活中经常需要在各式各样的设备上显示图像，图像经常需要改变尺寸或纵横比以适应日益多样化的显示设备，因此图像缩放技术已成为图像处理领域的一个研究热点问题。作为传统的图像缩放技术，均匀缩放[1]在处理非等比例的图像缩放时，会使图像被压扁或拉伸，尤其在纵横比变化很大时，图像会产生明显失真，视觉效果不好。而作为另一种传统缩放技术的裁切技术虽能避免压扁或拉伸图像，但容易丢失过多图像信息，特别是在目标尺寸明显减小的情况下。

为此，很多学者提出了基于内容感知的图像缩放方法[2,3]。2007年Avidan,Shamir[4]首次提出的Seam Carving图像缩放算法较为经典，它通过每次删除图像中能量值最小的八连通曲线，达到图像所满足的条件。但存在计算量大和可能结构畸变的缺陷,很多学者在此基础上提出了改进算法[5-8]。此外，施美玲等[9]提出了一种形变量度量模型，该模型考虑网格形状和大小，让用户通过参数调整有选择地控制主体对象的大小，以达到保持图像重要特征的目的。赵旦峰等[10]提出基于随机置乱的内容感知缩放方法，利用显著图对列/行能量向量进行随机重排,抽取满足条件的列/行，可以提高缩放速度。郭迎春等[11]提出了基于概率随机裁剪的图像缩放方法，该方法结合依概率随机裁剪与阈值学习，对非保护区域与保护区域使用不同的缩放比例。谷香丽等[12]提出一种基于弹簧变形模型的图像缩放方法，该方法利用弹簧系统的变形带动网格的变形，最终实现图像缩放。……