近年来,随着各种不同分辨率或纵横比的显示设备的迅猛增长,内容感知图像缩放技术成为图像处理领域一个新的研究热点。论文就内容感知图像缩放中所涉及的图像重要度识别、基于重要度的缩放及缩放效果评估等问题进行了深入的研究,具体工作如下：1.在图像内容重要度识别阶段,分别提出了自动和交互式识别方法。其中,自动识别方法首先改进Hou Xiaodi等人提出的基于稀疏特征的单分辨率显著度模型为多分辨率模型,再结合该多分辨率模型与图像梯度来生成重要度。实验结果显示,该自动识别方法不仅对图像中的边缘结构信息敏感,还能有效识别出绝大部分图像的主体对象。而交互式方法则通过提供基于像素和基于网格的两种交互方式能够满足基于线裁剪和基于图像变形缩放方法对重要度值的不同需求。2.利用保持长宽比的统一缩放能够在图像缩放过程中保持主体对象特征的优势,提出了双向线裁剪图像缩放方法。该方法将图像宽度的缩小(放大)分成三个步骤来完成：宽度缩小(放大)、高度放大(缩小)及统一缩小(放大)。对高度的缩放也做类似操作。为了给每个步骤确定适当的缩放比例来生成最优的缩放效果,本文提出优化的双向线裁剪和交互式双向线裁剪两种缩放方法。其中,前者侧重于研究计算裁剪线数量的优化策略,而后者则侧重于研究如何实时响应用户交互数据。实验结果表明,优化的方法基本上能得出相对较优的缩放结果,而交互式方法则能满足不同用户的主观偏好。3.利用统一缩放网格能保持对应区域图像内容的特点,通过控制图像重要区域网格的统一缩放比例,提出了一种主体大小能控的图像缩放方法。该方法采用既考虑网格形状,又考虑网格大小的形变量度量模型,能够解决目前基于图像变形的缩放结果中经常出现的主体对象大小随图像本身的缩小而缩小、放大而放大的问题。此外,该方法提供简单的参数调整模式,能够让用户在缩放图像过程中根据个体偏好来控制主体对象大小4.为了评估不同内容感知图像缩放方法的效果及性能,本文提出了一种结合链式配对比较法及随机化区组设计的实验方案。该方案在减少每个被测主体基于同一图像所做的比较对的同时,保证了整个实验在比较对及被测主体间的平衡。此外,该实验方案能实时检测每个被测主体基于同一图像所得的比较结果中是否存在的循环误判,并实时显示循环误判的结果来让用户再次选择。在分析实验数据时,本文结合多种经典的非参数统计方法给出10种图像缩放方法的效果排序及分组。