Para resolver os problemas de baixa qualidade visual e lentidão nos métodos existentes de redirecionamento de imagens, foi proposta uma abordagem baseada em análise de componentes principais e segmentação consciente do conteúdo. Primeiramente, usa-se a análise de componentes principais para fundir o mapa de gradientes e o mapa de saliência para extrair características de imagem mais ricas, evitando distorções nas informações principais; em seguida, as linhas de costura adjacentes são substituídas pela média para evitar descontinuidade dos pixels; por fim, com base nos valores de energia das colunas no mapa de energia, a imagem é dividida em áreas salientes e não salientes, sendo redimensionada em blocos paralelamente, com maior atenção às características da imagem e aumento da eficiência operacional. Foram realizados experimentos nos conjuntos de dados MIT RetargetMe, DUT-OMRON e NJU2000, utilizando percepção subjetiva, tempo de execução e SIFT-flow como métricas de avaliação, e comparações com vários algoritmos comuns. Os resultados experimentais mostram que o método garante a integridade das informações principais da imagem, com tempo médio de execução equivalente a um terço do algoritmo de recorte linear. O método proposto não só possui melhor efeito visual, mas também reduz o custo computacional.

análise de componentes principais;mapa de energia;segmentação;linhas de costura;redimensionamento