本文關(guān)鍵詞：基于Seam Carving圖像壓縮技術(shù)的研究與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：21世紀(jì)信息化時(shí)代的號(hào)角已吹響多年,現(xiàn)已跨入了一個(gè)成熟的階段。網(wǎng)站數(shù)量也隨之日引月長(zhǎng),為了在紛繁復(fù)雜的網(wǎng)站中得以脫穎而出唯有靠網(wǎng)站自身的優(yōu)化。作為信息巨擘Google認(rèn)為:“當(dāng)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)加載時(shí)間大于1.5秒時(shí),搜索引擎就會(huì)降低該網(wǎng)站的搜索排名(Page Rank)”[1]。也就是說(shuō)用戶體驗(yàn)與網(wǎng)頁(yè)的加載速度成正比的,用戶正在變的愈來(lái)愈沒(méi)有耐心。由Shai Avidan和Ariel Shamir提出的Seam Carving技術(shù)可為網(wǎng)站優(yōu)化提供圖片優(yōu)化上的技術(shù)支持[2],得以使得網(wǎng)頁(yè)加載速度更快,更具有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。圖像縮放是數(shù)字圖像處理技術(shù)的一個(gè)重要組成部分,傳統(tǒng)的圖像縮放方法比如線性縮放方法(Scale)、裁剪方法(Crop)等[3],這些方法都存在著諸如圖像嚴(yán)重畸形以及圖像內(nèi)容缺失等缺陷。而本文所研究的Seam Carving是基于圖像內(nèi)容的一種圖片縮放方式,可以在最大限度的保留圖片的重要內(nèi)容的同時(shí)降低圖片的大小,從而讓用戶體驗(yàn)度提升,網(wǎng)站更加瘦身,網(wǎng)站優(yōu)化度更高。在基于2007年的Seam Carving技術(shù)提出了一種圖像壓縮方法[4]。第一步通過(guò)圖片中某個(gè)像素點(diǎn)周邊像素點(diǎn)的RGB差值平方和得到該點(diǎn)的能量值;第二步將所有的像素點(diǎn)的能量值算出得到該圖片的能量矩陣,其中某點(diǎn)的能量值越高代表了該像素點(diǎn)是該片顏色區(qū)域與其他區(qū)域的分界點(diǎn),為該片區(qū)域的重要元素;第三步是通過(guò)構(gòu)造有向圖的形式,利用最短路徑算法或者動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法分別找到水平以及豎直方向上能量總和最低的一些能量線;第四步即對(duì)這些低能量線進(jìn)行批量刪除操作,并將處于該刪除線段后的圖片像素點(diǎn)均向前移一單元格以保持圖片的四方性。最后達(dá)到壓縮圖片的效果,從而更好地避免了圖片中的重要信息(高能量線)缺失。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,智能選擇性刪除能量線算法對(duì)Seam Carving進(jìn)行的實(shí)現(xiàn)可以較普通裁剪或等比壓縮算法更有效的實(shí)現(xiàn)圖像在縮小時(shí)最大限度的保留住圖像內(nèi)容。這對(duì)圖片優(yōu)化而言,該成果可以直接提高網(wǎng)站圖片的交互性、友好性,而網(wǎng)站圖片的大小也直接影響著網(wǎng)頁(yè)的加載速度。所以這恰恰證明了Seam Carving在優(yōu)化網(wǎng)站上有著較高的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)站優(yōu)化 Seam Carving 最短路徑 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 1 緒論7-11
• 1.1 背景和意義7-8
• 1.1.1 圖像壓縮7-8
• 1.1.2 有損壓縮算法8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)8-10
• 1.2.1 圖像縮放的研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 圖像識(shí)別的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.3 圖像處理發(fā)展趨勢(shì)10
• 1.3 論文的內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)10-11
• 2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)相關(guān)技術(shù)簡(jiǎn)介11-16
• 2.1 圖11-12
• 2.1.1 無(wú)向圖11
• 2.1.2 有向圖11-12
• 2.2 Seam Carving技術(shù)簡(jiǎn)介12-13
• 2.3 ASP.NET技術(shù)簡(jiǎn)介13
• 2.4 圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)13-15
• 2.5 本章小結(jié)15-16
• 3 圖像壓縮技術(shù)的具體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)16-35
• 3.1 定義能量函數(shù)16-19
• 3.2 Seam Carving能量線算法19-24
• 3.2.1 最短路徑算法19-21
• 3.2.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法21-22
• 3.2.3 圖割算法22-24
• 3.3 能量線分析24-27
• 3.3.1 基于最短路徑的能量線分析24-26
• 3.3.2 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能量線分析26-27
• 3.4 具體實(shí)現(xiàn)核心代碼及分析27-30
• 3.4.1 基于最短路徑代碼分析28-29
• 3.4.2 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃代碼分析29-30
• 3.4.3 方法比較分析30
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與分析30-34
• 3.6 本章小結(jié)34-35
• 4 圖像壓縮技術(shù)在網(wǎng)站上的應(yīng)用35-42
• 4.1 網(wǎng)站分析35-36
• 4.2 網(wǎng)站技術(shù)簡(jiǎn)述36-37
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與分析37-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 5 總結(jié)與展望42-43
• 5.1 總結(jié)42
• 5.2 展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-45
• 致謝45

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 白青海;;一種求解交通圖最短路徑的方案[J];內(nèi)蒙古民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年02期

2 章昭輝;;一種基于離散變權(quán)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)最短路徑快速算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年04期

3 劉代波;侯孟書(shū);武澤旭;屈鴻;;一種高效的最短路徑樹(shù)動(dòng)態(tài)更新算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2011年07期

4 李書(shū)舉;李文敬;王汝涼;馬俊;劉阿寧;;基于加權(quán)標(biāo)識(shí)S-圖的最短路徑研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年15期

5 吳向君;任凱;;交互網(wǎng)絡(luò)上任意節(jié)點(diǎn)對(duì)的最短路徑集解法[J];海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào);2011年04期

6 吳鵬;;賦權(quán)圖上最短路徑的一種簡(jiǎn)便算法[J];貴州師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年05期

7 李秀美;陳華友;;不確定信息下模糊網(wǎng)絡(luò)最短路徑關(guān)鍵邊問(wèn)題[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2013年01期

8 羅光宣;如何尋找最短路徑——兼評(píng)1999年第11期擂臺(tái)賽[J];電腦愛(ài)好者;1999年17期

9 黃樟燦,陳思多,吳方才;地面最短路徑生成系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2000年07期

10 宋麗敏;最短路徑的編程實(shí)現(xiàn)[J];華北航天工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2001年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 溫粉蓮;唐常杰;喬少杰;許剛;劉威;左R

本文編號(hào)：370668