情報を考慮した画像の縮小（Content Aware Scaling）

情報を考慮した画像の縮小 (Content Aware Scaling) 大阪大学大学院 基礎工学研究科 修士1年 長久紘士

目的  画像を、画像内の重要な物体の大きさを変えずにリサイズしたい！ （例：サイトに載せる画像、X（旧Twitter）のバナー画像） トリミング 元画像 全体を 縮小 見切れてしまう 物体がある… 全て同じ比率で 縮小してしまう…

CAS (Content Aware Scaling)[1]  動的計画法を用いて画像中の情報量の小さい部分を削る 城、人などの重要な 情報の大きさを変えずにリサイズ [1]Avidan, Shai, and Ariel Shamir. "Seam carving for content-aware image resizing." Seminal Graphics Papers: Pushing the Boundaries, Volume 2. 2023. 609-617.

CASの処理の流れ 1. 画像に2次微分フィルタをかけて エネルギーマップを作成する （重要な情報ほどエネルギーが高い） 2. エネルギーマップから最もエネルギーの 小さいルートを探索 3. ルートの部分を画像から削除して再配列

エネルギーマップ (1/2)  画像に対してラプラシアンフィルタをかける １ ３ １ ０ ０ 元画像 1 1 1 ４ ４ １ ０ ２ 1 -8 1 ３ ３ ５ １ ０ 1 1 1 ０ ２ ２ ４ ４ ラプラシアンフィルタ ４ ２ 2 １ １ 初期のエネルギーマップ  エネルギー（＝微分値）が大きいということは，画像内で重要な 情報であることを表す．

エネルギーマップ (2/2)  エネルギーマップをラスタ走査し，注目画素の一つ上の行の近傍3 画素の微分値の中から最も小さいものを選択して足し合わせる． １ ３ １ ０ ０ １ ３ １ ０ ０ ４ ４ １ ０ ２ ５ ５ １ ０ ２ ３ ３ ５ １ ０ ８ ４ ５ １ ０ ０ ２ ２ ４ ４ ４ ６ ３ ４ ４ ４ ２ 2 １ １ 初期のエネルギーマップ 10 5 5 4 5 完成したエネルギーマップ  最終行から最小のエネルギーをたどっていけば，それが 最もエネルギーの低い（削除しても良い）ルートとなる

検証（横方向の縮小） 元画像 300画素縮小 500画素縮小  人，木などの重要な物体の大きさを損なわずに縮小できている

検証（縦・横方向の縮小） 元画像 元画像 縦に200，横に200画素縮小 縦に200，横に200画素縮小

応用1：指定領域の保護  CASで縮小する際に，保護したい領域のエネルギーを大きい値に設定しておく． 領域内の エネルギー を大きく 設定 処理後 動的計画法の性質上，エネルギーが 大きいところを削り取ることはないので， 指定領域を保護できる

応用2：指定領域の削除  指定領域のエネルギーをとても小さい値にすれば，その領域を優先的に削除できる 映りこんだ人を削除したいときなどに活用できる