論文開題報(bào)告：適用于不同尺寸顯示設(shè)備的圖像的重定位技術(shù)

大學(xué)本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))開題報(bào)告
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課題名稱 適用于不同尺寸顯示設(shè)備的圖像的重定位技術(shù)

1、本課題的的研究目的和意義：
（1）本課題的研究目的：
使用一種經(jīng)典算法實(shí)現(xiàn)圖像重定位，做到可以根據(jù)顯示器的參數(shù)自動(dòng)調(diào)整圖象的大小。
（2）本課題的研究意義：
近年來數(shù)碼電子產(chǎn)品不斷更新?lián)Q代，市場上有了不同屏幕尺寸的電子產(chǎn)品。同一張圖片需要在不同屏幕尺寸的電子產(chǎn)品上顯示，這便需要對(duì)圖像進(jìn)行重定位。在這次畢設(shè)中，我會(huì)
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持圖像的整體視覺效果。
scene carving算法是使用用戶提供的相對(duì)深度圖，按照深度順序標(biāo)簽來分割對(duì)象。scene carving算法能夠針對(duì)這樣的被保護(hù)的對(duì)象（即不變形）維護(hù)他們按照正確的深度排序，保持圖像的整體效果。

3、 本課題的主要研究內(nèi)容（提綱）和成果形式：
（1）本課題的主要研究內(nèi)容：
1、掌握?qǐng)D像重定位的基本內(nèi)容和研究動(dòng)態(tài)；
2、研究seam carving和scene carving算法，并實(shí)現(xiàn)其一；
3、做實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的可重復(fù)性和有效性。
（2）成果形式：
使用C++編程實(shí)現(xiàn)圖像重定位功能并寫針對(duì)這個(gè)課題撰寫論文。
4、擬解決的關(guān)鍵問題：
（1）怎樣建立準(zhǔn)確的重要度模型和敏感度模型
（2）怎樣避免處理后圖像發(fā)生失真和重要信息丟失的情況

5、研究思路、方法和步驟：
（1）采用Itti 等人提出的顯著度模型和Viola 等人提出的人臉檢測算法來建立一個(gè)較為準(zhǔn)確的重要度模型
（2）用加權(quán)梯度來描述圖像內(nèi)容的敏感度.，得到敏感度模型
（3）使用seam carving算法根據(jù)圖像中像素的重要性，通過逐步復(fù)制或刪除圖像中單像素寬的 連續(xù)的近似水平或垂直的曲線（ｓｅａｍ）來調(diào)整圖像尺寸，對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行放大顯示或隱藏，得到適應(yīng)屏幕尺寸的最終圖片。

6、本課題的進(jìn)度安排：
2.15-3.15：調(diào)研，熟悉平臺(tái)
3.16-4.16：確定方案，實(shí)驗(yàn)調(diào)試，中期檢查
4.17-5.18：期末檢查，撰寫論文
5.18-5.30：準(zhǔn)備答辯

7、參考文獻(xiàn)：
[1] Shai Avidan, Ariel Shamir, “Seam carving for content-aware image resizing”, SIGGRAPH, 2007.
[2] Ale* Mansfield, Peter Gehler, “Scene Carving: Scene consistent image retargeting”, ECCV 2010.

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