Масштабирование изображений с учётом контента

Цель данного дипломного проекта заключается в разработке подсистемы для масштабирования растровых изображений с учётом контента.
Постановка задачи
2

Цель работы - спроектировать и реализовать независимую подсистему масштабирования изображений.
Задачи:
Провести анализ существующих систем обработки изображений.
Спроектировать и реализовать подсистему масштабирования изображений.
Провести тестирование и отладку подсистемы масштабирования.
Цель и задачи работы
3

Функциональные требования
4
Наличие интерфейса подпрограммы;
Реализация класса изменения изображения;
Обеспечение загрузки/сохранения изображения;
Отображение загруженного изображения;
Выбор алгоритма ресайзинга;
Тестирование работающей подсистемы.

Использование алгоритма
Seam Carving
5
Алгоритм состоит из составных частей:
Нахождение энергии каждой точки;
Нахождение такой вертикальной цепочки пикселей, чтобы суммарная энергия пикселей, которые входят в эту цепочку была минимальной;
Удаление минимальной цепочки.

Вычисление энергии пикселя
Двойная функция градиента энергии
6
Таким образом, энергия пикселя (1, 2) равна 41620 + 10404 = 52024.

Нахождение цепочки с минимальной суммарной энергией
7

Создание классов
8
Теперь создаем необходимые классы отвечающие за графический интерфейс и алгоритмическую часть подсистемы.
Создаем для наглядности UML-диаграмму классов

Диаграмма классов

Диаграмма взаимодействия пользователя с системой
9

Работоспособность подсистемы
10

Тестирование
11
Для тестирования класса было создано 14 unit-тестов:
1. testFindSeamsOn3x7
2. testFindSeamsOn4x6
3. testFindSeamsOn5x6
4. testFindSeamsOn6x5
5. testFindSeamsOn7x3
6. testFindSeamsOn10x12
7. testFindSeamsOn12x10
8. testFindSeamsOnMountains
9. testFindSeamsOnBridge
10. testFindSeamsOnLake
11. testFindSeamsOnSea
12. testFindSeamsOnBlackWhite
13. testFindSeamsOnRed
14. testFindSeamsOnGreen

В ходе выполнения работы был рассмотрен алгоритм под названием «Seam Carving». Работа потребовала изучения большого количества литературного материала. На основе него были получены знания в работе с такими структурами данных, как графы и усовершенствованы навыки в области динамического программирования. Так же в процессе выполнения проекта мы научились работать с Unit-тестами, т.е. писать их и составлять.
Интерфейс созданной подсистемы удобен, прост, наглядно отображает ее возможности. Главное меню редактора содержит команды работы с файлами, команды выбора метрик для масштабирования.
Тестирование подтвердило, что программа корректно выполняет обработку данных и демонстрацию результатов.
12
Заключение