Seam Carving for Content-Aware Image Resizing - 885 253 octets, 6 189 téléchargements modifié par ThierryP le 1er septembre 2007 · détails Historique
Abstract Effective resizing of images should not only use geometric constraints, but consider the image content as well. We present a simple image operator called seam carving that supports content-aware image resizing for both reduction and expansion. A seam is an optimal 8-connected path of pixels on a single image from top to bottom, or left to right, where optimality is defined by an image energy function. By repeatedly carving out or inserting seams in one direction we can change the aspect ratio of an image. By applying these operators in both directions we can retarget the image to a new size. The selection and order of seams protect the content of the image, as defined by the energy function. Seam carving can also be used for image content enhancement and object removal. We support various visual saliency measures for defining the energy of an image, and can also include user input to guide the process. By storing the order of seams in an image we create multi-size images, that are able to continuously change in real time to fit a given size. |
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Nouvelle génération de retouche d'image ?
Ce nouvel algorithme mit au point par les docteurs Shai Avidan et Ariel Shamir permet de redimensionner les images en modifiant le nombre de “couches” horizontales ou verticales.
L'innovation de ce nouvel algorithme vient du fait qu'il ne modifient pas le contexte de la photo.
Comprenez que l'algorithme réduit le nombre de couche et qu'il permet de supprimez des parties internes de la photo tout en gardant le contexte original.La vidéo suivante est édifiante sur les possibilités qu'un tel algorithme peut apporter aux logiciels de retouches d'images que nous connaissons actuellement.
Vidéo de présentation
Seam Carving for Content-Aware Image Resizing : "Redimensionner efficacement des images devrait non seulement employer des contraintes géométriques, mais aussi prendre en compte le contenu de l'image." (Shai Avidan, Mitsubishi Electric Research Labs - Ariel Shamir, The Interdisciplinary Center & MERL)
Fichiers
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