コンテンツ認識画像リサイズのためのシームカービング

画像の効果的なリサイズは、幾何学的制約だけでなく、画像の内容も考慮するべきです。私たちは、リダクションと拡張の両方のためにコンテンツ認識画像リサイズをサポートするシンプルな画像オペレーターであるシームカービングを提案します。シームとは、画像エネルギー関数によって定義される最適性を持つ、上から下、または左から右への単一画像上の最適な8接続ピクセルパスです。一方向にシームを繰り返し切り取ったり挿入したりすることで、画像のアスペクト比を変更できます。これらのオペレーターを両方向に適用することで、画像を新しいサイズにリターゲットできます。シームの選択と順序は、エネルギー関数によって定義された画像の内容を保護します。シームカービングは、画像コンテンツの強化やオブジェクトの削除にも使用できます。私たちは、画像のエネルギーを定義するためのさまざまな視覚的顕著性尺度をサポートしており、プロセスをガイドするためにユーザー入力を含めることもできます。画像内のシームの順序を保存することで、与えられたサイズに合わせてリアルタイムで連続的に変化するマルチサイズ画像を作成します。