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图片内容感知缩放方法（Seam Carving）

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简介：
该论文“Seam Carving for Content-Aware Image Resizing”由Shai Avidan 和 Ariel Shamir 于2007年提出，其中包含了作者提供的Matlab代码实现。 这种方法所展现出的视觉效果令人惊叹，并且其代码量相对较小。

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  • 接缝雕刻：基于内容感知的图像尺寸调整-Seam-Carving MATLAB实现
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    本项目为MATLAB环境下实现的接缝雕刻算法，旨在进行基于内容感知的图片缩放操作。通过删除或插入像素的方式智能地改变图像大小，保留重要视觉元素并优化画面布局，提升用户体验。 内容感知图像调整大小是一种不同于传统方法的缩放技术。它不会简单地降低整个图片的分辨率，而是选择并移除不重要的非平坦线条（即“接缝”）。尽管最终结果可能与原图在尺寸上有所不同，但重要对象仍然清晰可见；同时，那些较为平滑且能量较低的部分可能会几乎消失。 这项工作是对内容感知调整大小论文的研究重写。该论文的核心观点是利用动态规划来寻找具有最小能量的垂直和水平“接缝”。这些具有最低能量的线条（即首先被移除的像素）将逐步从图像中去除，从而实现所需的最终分辨率变化。通过按顺序进行水平与垂直方向上的调整，可以达到预期的效果。如下图所示，展示了需要移除的第一条最不重要的垂直和水平线的位置。
     
  • ( MATLAB ) Seam Carving
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    MATLAB Seam Carving是一种图像处理技术，在保持重要视觉内容的同时，调整图片的尺寸。利用MATLAB实现算法可灵活编辑照片宽高比，移除不重要内容。 Shai Avidan在Mitsubishi Electric Research Labs发表的论文《SeamCarving for Content-Aware Image Resizing》（2007年）介绍了图像智能缩放的经典算法，非常值得学习。
     
  • 基于Python的Seam Carving算法实现
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    本项目采用Python编程语言实现了图像内容感知缩放技术——Seam Carving算法。该算法能够智能地删除图片中最不重要的像素序列（即所谓的“能量”值最低的路径），从而达到调整图片尺寸的目的，同时又保证了重要视觉元素不受影响。 用Python实现的Seam Carving算法可以参考这篇文章：https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python。不过，在这里我们主要关注的是如何使用Python来实现这个图像处理技术，而不需要直接访问外部链接获取详细信息。文章中提供了详细的步骤和代码示例，帮助读者理解和实现Seam Carving算法。
     
  • C++中Seam Carving的实现代码
    优质
    本代码实现了图像缩放技术Seam Carving在C++中的具体应用。通过动态规划算法移除或添加能量值最低的路径（即“seams”），从而达到非均匀缩放的效果，保留图片的重要元素。 SeamCarving的C++实现代码使用了opencv库，并包含一个完整的项目工程及测试图像，可以直接运行使用。
     
  • Content-Aware Image Resizing via Seam Carving（通过缝线雕刻实现基于内容的图像调整）
    优质
    本研究提出了一种名为“缝线雕刻”的算法，用于在图片缩放时保留重要视觉元素，从而实现在不破坏主体细节的情况下灵活调整图片尺寸。 2007年Shai Avidan 和Ariel Shamir在论文《Seam Carving for Content-Aware Image Resizing》中提出的方法有一种Matlab代码实现。该方法效果非常出色，而且代码简洁不长。
     
  • 压缩感知图像重建（IRLS与MP算法详解）.rar_PPT版_压缩感知技术_压缩感知IRLS方法
    优质
    本PPT深入探讨了压缩感知领域的IRLS与MP两种关键算法，并详细解析了基于IRLS方法的图像重建技术，适用于研究者和技术爱好者。 本段落详细介绍了KSVD、OMP、IRLS、Dantzig Selector 和 MP 等算法的原理，并在MATLAB平台上进行了编程实现。此外，还通过撰写PPT对这些内容进行了讲解。
     
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena_压缩感知_图像压缩感知_图像压缩
    优质
    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码，适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究：以图像LENA为例的压缩感知实现。
     
  • ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知
    优质
    本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用，展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。 实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行，无需做出任何修改。
     
  • 图片缩放算法
    优质
    图片缩放算法是一种图像处理技术，用于调整图片大小时保持其清晰度和质量。通过插值或其他优化方法，在放大或缩小过程中减少失真，确保视觉效果最佳。 图像缩放的三种常用算法包括邻近像素插值算法、二线性插值算法以及立方卷积算法。这些方法各有特点，在不同的应用场景下能够满足不同程度的需求。