随着立体3D内容不断冲击人们的视觉,3D媒体逐渐变得流行,图像显示适应技术应运而生。图像适应方法研究如何将图像的内容改变以适应不同尺寸和宽高比的数字显示设备,并尽可能地减少视觉失真。缝雕刻方法非常适合处理自然景物内容的图像,裁剪方法能够避免对裁剪区域内图像内容的变形。然而3D图像的缝雕刻和裁剪方法还存在一些问题:缝雕刻方法若集中地在某一区域进行缝操作经常导致结果图像视觉失真;图像裁剪方法容易产生“单目对象”和“窗口冲突”等问题,这些问题会混淆我们的大脑,导致视觉疲劳。为了解决以上问题,本文研究了基于缝雕刻和裁剪的3D图像适应方法,主要内容包括:提出基于累积能量的2D图像缝雕刻方法。鉴于3D图像的几何一致性和3D结构等问题的复杂性,我们首先解决2D图像由于集中缝操作引起的图像失真问题。我们将所删除缝上的像素的能量以一定的权重累积到周围像素,从而避免对图像某一区域的集中删除。此外,为了避免丢失图像显著对象的内容,同时避免在背景区域出现严重的几何变形,我们在能量函数中加入图像的显著值和使用Canny算子检测得到的背景区域中的边缘信息。该方法为提出的3D图像缝雕刻方法奠定基础。提出基于累积能量的3D图像缝雕刻方法。首先在删除某条缝时将所删除缝上的像素的能量从不同方向按照一定权重累积到周围8连通像素上。其次,由于像素信息具有各向异性,我们沿着由Sobel算子检测得到的具有最大边缘信息的方向持续进行能量累积,并在能量函数中同时考虑前向能量和3D结构能量,进一步减少图像内容失真。实验结果表明我们提出的方法能有效地减少视觉失真并保持3D图像的几何一致性。提出基于样例学习并增强视觉质量的3D图像裁剪方法。首先检索与给定输入图像场景相似的高质量专业3D图像,并作为学习的样例。图像的相似性通过结合描述图像场景的GIST特征和图像色彩的颜色直方图HIST特征计算得到。然后采用基于样例学习的方法,评估各裁剪窗口的构图和深度信息分布的质量,以及信息丢失和立体图像视觉舒适规则遵守情况,综合计算得到一个最优的裁剪窗口。最后再次通过对样例的学习,对左右视图进行水平移动(HIT)操作调整深度信息分布得到最终裁剪结果。实验结果表明我们提出的方法能有效地获得视觉舒适的裁剪结果。