Implementação do método de Seam Carvin com diferentes algoritmos de mapeamento de energia

Abstract

O redimensionamento de imagens sempre foi realizado sacrificando algum elemento essencial, seja a proporção ou forma. Desde 2007, o método de Seam Carving vêm sendo utilizado e aprimorado para que o conteúdo subjetivo das imagens seja levado em consideração durante o redimensionamento. Por ser um método baseado na identificação de objetos relevantes em uma imagem, os algoritmos por trás dessa identificação são essenciais para o sucesso da implementação do método. Esse trabalho realiza a implementação do método de Seam Carving utilizando diferentes algoritmos de detecção de borda para identificar zonas de alta energia que devem ser preservadas na imagem durante o redimensionamento. Os resultados são então comparados a fim de identificar a existência de um ou mais algoritmos que proporcionem melhores resultados. O uso de métricas escalares e visuais também é feito com o objetivo de encontrar um padrão que possa ser usado para suportar e definir a eficácia de cada implementação do método. Entre os algoritmos testados, os baseados em primeira derivada se mostraram mais eficientes na preservação de conteúdos na imagem. As métricas escalares de energia média e entropia de Shannon foram posteriormente substituídas por uma métrica baseada no algoritmo SIFT que se mostrou adequado para mensurar a qualidade do método Seam Carving.