【计算摄影】如何让拍摄的照片适配不同分辨率的设备？ _图像

大家好，这是专栏《计算摄影》的第九篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。
作者&编辑 | 言有三
今天要介绍的一个问题，叫做Image ，这是一个非常小众，小众到做CV的绝大多数人都不知道的领域，但却是实实在在有应用价值的领域。
1 什么是Image
1.1 图像重定向(image )
很多的时候，我们需要将一个尺度的图像，放到一个尺寸不匹配的地方，比如相机拍摄的照片，放置到各种移动设备，需要特定的分辨率和长宽比，这个问题叫做image ，可以翻译为图像重定向，从而获得不同构图比例的图片，下图展示了一些常见的设备比例（1:1 ， 4:3 ， 16:10 ， 16:9等）和一个16:9的构图结果。
图1 常见的构图比例
1.2 为什么要研究image
图像重定向需要适配不同分辨率，所以要通过增加或去掉像素来改变图片的尺寸。除了为了适应显示区域而缩小图片外，图像缩小技术更多的是被用来产生预览图片，用于博客等平台。图像放大技术则一般被用来令一个较小的图像填充一个大的屏幕。
图2 缩略图应用
接下来我们就介绍经典的Image 相关算法。
2 Image 算法
如下图3 ，展示了一幅图采用不同的Image 方法，生成的高度不变，宽度是原始图像一半大小的结果。
图3 经典Image 方法比较
图3中的方法从左到右分别是
(1) CR ，即人工裁剪方法
(2) SV ，即 video方法
(3) Multi- ，即多算子方法
(4) SC ，即seam-接缝裁剪方法
(5) SCL ，即简单尺度缩放方法
(6) SM ，即shift-maps漂移图方法
(7) SNS ，即scale-and-缩放与拉伸方法
(8) warp ，即非均匀变形方法
由于文章篇幅问题，下面我们对其中算法的原理进行简单介绍，每一种算法的具体细节与实现，请大家阅读论文原文和相应代码进行补充。
2.1 CR方法
人工剪裁（CR）是最直接的解决思路，相较于其他的方法， CR得到的结果不会引入任何的形变，但是其损失重要信息的可能性也越大。
一般来说，剪裁会借助显著图或者物体检测的方法来选择剪切的区域，然后根据目标尺寸的大小进行剪切，比如下图4就是获得显著图然后进行裁剪，图像显著性是图像中重要的视觉特征，体现出人眼对图像各区域的重视程度。
图4 基于显著区域的裁剪
2.2 SCL方法
除了剪切的方法，比例缩放也是解决图像重定向的另一个直接思想，相较于直接剪裁带来的严重信息损失，比例缩放可以“基于全局”来进行整体的缩放，尤其能够保留原图像的构图信息。但是这种操作可能会过于压缩或者拉伸目标，如下图5 ，这严重影响整图的美观。
图5 缩放变形示意图
2.3 SC方法
2007年以色列的两名研究员提出了seam- ，它通过设置一个能量函数来计算图像中不同的位置像素点的能量” ，重要内容的地方对应能量大；反之，可有可无的位置能量就小。
然后找出一系列的接缝（即图像中最不重要的一连串像素），接着利用接缝对图像做删减或增加。如果是要缩小图像，则移除这些接缝，若是放大，则在这些接缝的位置处插入一些像素。
图6 SC方法
比如上图6左边是原图，红色线表示接缝，中间的表示梯度图，右上角是seam-结果，右下角是缩放结果。假如要减少宽度，找到接缝线后，以图像第一行或最后一行为开始行，然后开始迭代，所有位于最小能量线右边的像素点左移一个单位，从而实现图像缩小宽度缩小一个单位，移除的时候为了让图像看起来自然，需要在移除缝线的地方进行平均。
这类算法的核心是找到一个合理的能量函数。这个能量函数可以是梯度，梯度大的地方亮度变化剧烈、纹理丰富，一般是重要内容；梯度小的位置亮度变化小，比如蓝天，删除一条缝隙对图像影响较小。
SC方法的优点是可以很好的保护原图像中的重要内容，但是当缩放的比例过大的时候，可能引入形变。
2.4 SM方法
SM方法为原图匹配一个与原图同等大小的“运动路线图”(shift map) ，原图中的每个像素都依据“运动路线图”来变化位置，最终有的像素实现了“短距离漂移” ，有的则相当于被“流放”而不会出现在结果图中。如果迭代的次数等于SC方法中要去除的列，每一次迭代只改变一个像素宽，则SM方法就是SC方法，所以它可以看作是SC方法的泛化版本，它们的主要区别在于SM方法一次去除一个目标，而不仅仅是一条缝。SM方法对原图的内容也有一定的保护，但是在结果中可能出现物体的割裂或者部分缺失，这是该方法失效的主要原因。
2.5warp方法
warp方法通过将原图进行网格化，然后对每一个小格子进行不同程度的扭曲，这需要评估图像不同区域的重要性。对于重要的小格子，扭曲程度低一些，不重要的格子，扭曲程度高些。如下图7对视频中的显著目标，人脸目标，运动区域进行检测，然后合并起来获得重要性图，最后用于优化目标不同位置的权重。
图7 warp方法
2.6 SNS方法
SNS方法通过使用梯度和显著图来评估图像中的区域重要性进，然后对重要的区域使用均匀缩放来保持形状，而对不重要区域进行变形缩放，如下示意图。
图8 SNS方法
2.7 方法
即多算子的方法，它是指对一张图像，分别借助不同的算法来进行处理，包括seam ，等，如下图9展示了融合seam (图d) ， (图e)的结果(图c) 。每一种算法称之为一个算子，得到一个由多个算法共同指导的缩放结果。由于“集百家之所长” ，多算子的结果在多数情况下，一般可以被接受。
图9 multi-crop方法
2.8 SV方法
SV方法是一个依赖于重要性图进行变形的方法，其重要性图的定义依赖于显著目标，线段检测，以及其他人工交互式的标记，如下图10 。
图10 SV方法
除此之外，还有对各种方法的改进，不再一一列举。从上面的这些方法来看，其实可以归为两大类：
第1类：基于变形（）与缩放（）的方法，其中重点在于找到重要的区域，对重要区域和不重要区域进行不同程度的变形与缩放，并且要保证目标的尺度。
第2类：基于复制删除（seam-）的方法，这一类方法就是基于最优路径，在不重要的区域插入与删除元素。
另外，我们以前还介绍过自动构图的算法，也是一类可以用于的方法，见：
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这里的CR方法也可以归为构图算法一类，构图方法与方法的主要区别在于：构图算法首先在图中选择窗口然后再进行缩放，可以保持原图像的局部连续性，也不会出现变形问题，但可能丢失重要目标，而且它不能对图像进行放大填充。
的比较
Image 算法结果没有唯一正确的答案，因此设计合适的评估指标是一个很关键的问题，尽管对于不同的人和不同的图片，评价标准难以一概而论，但是仍然具有一定共性。文[1]作者建立了一个包含80张图的，名为，图的种类包括：
(1) 人像以及人脸图（ and faces）
(2) 具有线条或者明显边界的图（lines and/or clear edges）
(3) 具有明显的前景图像的图（）
(4) 具有纹理元素或者重复格式的图（or）
(5) 具有特殊的几何结构或者对称的图（, and ）
图11 示意图
对于方法的评测，主要考虑以下几个因素：
(1) 保留原图的重要信息，获得-aware的方法，这一般需要借助显著图；
(2) 减少视觉缺陷( 人工痕迹)；
(3) 保存原始图像的结构信息( ) ，比如构图信息；
对于评测方法，作者采用了主观人工打分排序评测和两类no- 方法，两类no- 方法是edge 和color ，都可以对于任意大小的图片，输出固定的特征。
这里我们以主观的评测结果来比较各种方法，在给定原图参考时，排名如下，从左到右依次降低：
图12 人工评测结果
总结起来，对所有的缩放方法来说，
(1) 除去人工裁剪CR操作， SV方法和是最受人欢迎的，三种有相当的排名。SV方法需要对图像中的重要信息进行复杂的分析，而方法，则是将许多简单的特征和操作进行融合，虽然是两种最好的方法，却采用了两种截然不同的思路。
(2) SCL ， SC ， WARP方法是最不受欢迎的。被测试者对图像内物体变形比较敏感，尤其是包含人脸信息或者内容具有良好的对称性的图片，此时人们宁愿牺牲内容信息也不愿意见到图像内物体变形扭曲。
最后，还比较了人工方法和no- 两种方法的一致性。这是一篇很传统，经典的，干货非常多，值得读的文章，包含了：
(1) 数据集的建立，并提供了数据集和代码的下载链接。
(2) 方法的比较。
(3) 人工主观指标评测。
(4) 自动定量指标评测。
(5) 一个包含了比较方法介绍以及评测指标计算细节的文件。
(6) 甚至对于主观评测和自动评测指标的一致性，还进行了比对。
4 展望
总的来说，当前Image 主要在两个方向上有研究的意义：
其一， Image 方法的评价，由于难以建立直接而客观的标准，不同人的审美差异不同，导致不同方法的比较还需要研究；
其二，基于深度学习模型的研究，如文[2]自动学习偏移特征图，实现端到端的，这也是更加值得关注的方向。
图13 基于深度学习的Image
参考文献
[1]M,D,A, et al. Astudy of image [C]// ACMAsia. ACM, 2010:160.
[2]Cho D , Park J , Oh T H , et al. - and Self-for -Aware Deep Image [J]. IEEE, 2017.
更多摄影图像处理相关的内容细节，请参考我最近出版的新书，《深度学习之摄影图像处理》，介绍如下：
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总结
本文介绍了Image 问题，这是一个比较小众的研究领域，有实际的应用价值，传统方法研究较多，基于深度学习的研究方向较少，对这一块技术感兴趣的朋友可以了解学习。
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