基于轮廓线的图像变形技术
专利汇可以提供基于轮廓线的图像变形技术专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于轮廓线的图像 变形 方法，包括以下步骤：首先将待变形的图像进行 边缘检测 得到 边缘图像 ，将该边缘图像上的边缘曲线作为轮廓线；用户选取要变形的轮廓线并进行拖动，在拖动前后分别在该二维平面上建立一组一一对应的基；轮廓线上的点和变形区域中的点在用户拖动轮廓线前后的对应基中有各自的坐标，根据变形前轮廓线上点的坐标以拖动比例放缩后最大限度地逼近其移动后在拖动后对应基中的坐标的原则，可求得变形后的轮廓线并由此确定变形区域，根据变形区域中的点的坐标以拖动比例放缩后最大限度地逼近其未移动时在变形前对应基中的坐标的原则求得变形区域中各点对应于变形前图片中的点，用这些点填充变形区域得到变形后图片。，下面是基于轮廓线的图像变形技术专利的具体信息内容。
1.一种基于轮廓线的图像变形方法，可改变图像中目标的形状，其特征在于以下步骤：
步骤1:对待变形的图片滤波后进行边缘检测得到一幅边缘图像，将该边缘图像上的边缘曲线作为轮廓线，同时用户可以在该边缘图像上添加或擦除轮廓线；
步骤2:用户点选两个锚点和一个拖动点，由锚点确定待拖动的轮廓线，两两连接各锚点和拖动点确定一组向量，每个向量和其正交向量建立二维平面上的一个基；
步骤3:用户拖动拖动点得到目的拖动点，由目的拖动点和锚点用和步骤2中同样的方法建立另一组基，和步骤2中的各基一一对应；
步骤4:根据变形前轮廓线上任意一点在拖动前各基中的坐标以拖动比例放缩后最大限度地逼近其在拖动后各基中的坐标这一要求，求得变形后的轮廓线，同时，用户可以调节变形参数来得到想要的轮廓线的形状，得到变形后的轮廓线后由其确定变形区域；
步骤5:根据变形区域中任意一点在拖动后各基中的坐标以拖动比例放缩后最大限度地逼近其在拖动前对应基中的坐标这一要求，求得其对应于变形前图像上的位置，并将该位置上的像素插入到变形区域中，所有点都填充完后得到最终的变形图像。
2.根据权利要求1所述的基于轮廓线的图像变形方法，其特征在于：所述步骤4中，轮廓线上的任意点 在变形前第 个基 中坐标为 ，变形后对应点 ，
在第 个基 中的坐标为 ，要求 以拖动比例放缩后最大限度地等
于 ，即求
为拖动前各基的权值. 为第 个向量的拖动比例, 为第 个向量垂直方向上的拖动比例, 为各基的原点， 为用户调节垂直于拖动方向上的放缩比例的变形参数，求得 后将其作为拖动后轮廓线上的点，求得所有的点后按顺序连接各点，平滑处理后得到变形后轮廓线，用户通过改变上式中设置的参数来调节变形后轮廓线的形状，最后由变形后轮廓线确定出变形区域。
3.根据权利要求1所述的基于轮廓线的图像变形方法，其特征在于：所述步骤5中，变形区域中任意点 在变形后第 个基 中坐标为 ，该点对应于变形前图片
上的点 ， 点在拖动前第 个基 中的坐标为 ，同样要求 以
拖动比例放缩后最大限度地等于 ，即求
为拖动后各基的权值，其余各变量意义不变，将求得的点 上的像素插入位置 ，变形区域中所有点的像素插值完成后即生成了变形后图像。
基于轮廓线的图像变形技术
技术领域
背景技术
发明内容
求 以拖动比例放缩后最大限度地等于 ，即求
(1)
其中， 为第 个向量的拖动比例， ， 为对应 的未单位化向量，
为对应 的未单位化向量， 为 和 垂直方向上的向量 和 之间的放缩比例，。 为用户变形参数，用来调节垂方向上的放缩比例。 为各基的权值，这里，我们取
(2)
其中， 为用户变形参数，用来调节变形后的光滑度, 由于
， ， ， ， 为
各基的原点，所以求变形后的位置 就转化为求如下最小二乘问题的解：
(3)
求得 后将其作为拖动后轮廓线上的点，求得所有的点后按顺序连接各点，平滑处理后得到变形后轮廓线。
方法2：用户重复步骤6-9来得到另外一条变形后轮廓线，其中锚点仍为步骤5中的锚点，该轮廓线和前一条轮廓线一起组成封闭区域作为变形区域。
(4)
上式也可以写为
(5)
式中 ，其它所有变量的意义同式(1)、式(2) 、式(3)，将求得的点 上的
像素插入点 ，变形区域中所有点的像素插值完成后即生成了变形后图像。当用户对轮廓线进行拖动后所确定的变形区域无法完全覆盖原轮廓线所确定的区域时，在图像上将会出现空白区域。由于轮廓线对图片按灰度进行了区域分割，所以同一区域中的颜色纹理差异不大。对此，本算法将使用同一区域的像素对空白区域进行均值填充,即
， (6)
这里， ， 为空白区域中任意一点 的像素值， 为 的8邻域
的点， 为 的像素值， 为 所在区域，当 和 属于同一区域时，才将其加权填充。
2、本发明直接对轮廓线进行变形，用户通过调节变形参数来调整轮廓线的形状，可得到最理想的变形形状，克服了现有方法中用户不能准确调整变形形状的缺陷。
附图说明
具体实施方式
， ，所以求 就转化为求如下最小二乘问题的解：
式中， 为第 个向量的拖动比例， ， 为对应 的未单位化向量， 为
对应 的未单位化向量， 为 和 垂直方向上的向量 和 之间的放缩比例，
。图3中，在算 和 对应的 时， 分别为 ， ， ，在算
对应的 时， ， （即拖动点 到 的距离和拖动点 到
的距离之比）。图4中， 。 为各基的原点。 为用户变形参数，用来
调节垂方向上的放缩比例。 为各基的权值，这里，我们取 。其中， 为用户变形参数，用来调节变形后的光滑度。求得所有的点后，按顺序直线连接各相邻点，再对整条线进行平滑处理得到连续的拖动后的轮廓线，如图3中以A和B为端点的拖动后鼻子轮廓线和图4中以A和B为端点的上下两条拖动后眼睛轮廓线。
参数2：式(1)中的 .设置该参数是为了使用户调节拖动垂直方向上的放缩比例，用户通过调节该参数可以调节变形后形状的宽窄， 值越大，变形后的形状越宽，其它参数相同，调节 时的效果如图6所示，图6(a) 、6(b) 、6(c)依次为 、 、 时的变形图片；
参数3：为了最大限度地提高用户的变形体验，本发明引入轮廓线的刚性概念，图3和图4中的 在目的拖动点确定后就已经确定。在此，我们将 缓慢地旋转到 ，当计算式(3)中的 时，若 的位置越远离拖动点， 和 的夹角就越小，这样一来，越远离拖动点位置上的点旋转量就越小，于是轮廓线就就呈现出柔性，越靠近拖动点位置的点旋转量就越大，也即呈现出刚性，对于任意一点 ，设其对应的 设为 ，则
其中 ， ， 为由 到 转过的角度，将 作
为用户的变形参数， 越大，轮廓线越显柔性， 越小，轮廓线越显刚性。当 时， 始终为最终位置，不表现出柔性，其它参数相同，变换 时的效果如图8所示，图7(a) 、7(b) 、
7(c)依次为 、 、 时的变形图片。
仿照步骤8求得变形区域中任意一点对应于变形前图片的位置。上式中
，其它所有变量的意义同步骤8。当用户对轮廓线进行拖动后所确定的变形区域无法完全覆盖原轮廓线所确定的区域时，在图像上将会出现空白区域。如图8(a)中空白区域1所示。
由于轮廓线对图片按灰度进行了区域分割，所以同一区域中的颜色纹理差异不大。对此，本算法将使用同一区域的像素对空白区域进行均值填充,即
，
这里， ， 为空白区域中任意一点 的像素值， 为 的8邻域
的点， 为 的像素值， 为 所在区域。当 和 属于同一区域时，才将其加权填充，图8(a)中鼻子轮廓线被压缩后，区域1和区域2成为同一区域，用区域2中的像素均值填充区域1，结果如图8(b)中右边的图所示。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 题目内容识别方法、装置、可读存储介质及计算机设备 | 2020-05-13 | 1 |
| 车辆周围监测装置 | 2021-10-05 | 2 |
| 在刷新时最小化功耗的具有温度感测设备的半导体存储器 | 2022-01-10 | 1 |
| 基于轮廓线的图像变形技术 | 2021-03-21 | 0 |
| 一种基于视觉的路口精定位方法 | 2020-07-31 | 0 |
| 一种基于弱标定多目相机的立体匹配方法、装置及系统 | 2020-10-23 | 1 |
| 一种基于图像处理的换流站扫描检测方法、系统及介质 | 2020-05-14 | 2 |
| Contour correction device | 2021-10-14 | 2 |
| Complexity reduction of edge detection for edge based spatial prediction | 2022-01-02 | 1 |
| 一种雨量探测方法及装置 | 2020-09-28 | 2 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
