Pour résoudre les problèmes de mauvaise qualité visuelle et de lenteur des méthodes existantes de redirection d’image, une méthode de redirection de l’image basée sur l’analyse en composantes principales et la segmentation consciente du contenu a été proposée. Tout d’abord, l’analyse en composantes principales est utilisée pour fusionner la carte de gradient et la carte de saillance afin d’extraire des caractéristiques d’image plus riches, évitant ainsi la distorsion des informations principales ; ensuite, les lignes de couture adjacentes sont remplacées par leur moyenne afin d’éviter une discontinuité des pixels ; enfin, selon la valeur d’énergie en colonnes dans la carte d’énergie, l’image est divisée en zones saillantes et non saillantes, puis redimensionnée par blocs en parallèle, en accordant plus d’attention aux caractéristiques de l’image et en améliorant l’efficacité d’exécution. Une analyse expérimentale a été effectuée sur les bases de données MIT RetargetMe, DUT-OMRON et NJU2000, utilisant la perception subjective, le temps de fonctionnement et le SIFT-flow comme critères d’évaluation, et une comparaison avec plusieurs algorithmes courants. Les résultats expérimentaux montrent que cette méthode garantit l’intégrité des informations principales de l’image, avec un temps d’exécution moyen équivalent au tiers de celui de l’algorithme de découpe linéaire. La méthode proposée dans cet article offre non seulement de meilleurs résultats visuels, mais réduit également la charge de calcul.

analyse en composantes principales;carte d’énergie;segmentation;ligne de couture;redimensionnement