图像美学评价及美学优化研究

发布时间：2017-09-30 15:39

  本文关键词：图像美学评价及美学优化研究

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【摘要】：数码相机及社交网络的普及极大丰富了人们的精神生活,我们可以轻易地获得海量的数码相片。然而,由于缺乏专业的指导及美学鉴赏能力的差异,许多摄影爱好者拍摄的照片都缺乏美感。本文致力于图像美学研究,利用计算机模拟人类感知,对图像实现符合人类审美的评价或者美化。此研究成果具有广泛的应用前景,例如图像质量评价,摄影辅助修正及图像自动美化等。本文的主要研究内容包括图像美学评价和图像美学优化两方面。研究方案主要是:从图像中提取到表征人类美学的特征,并且进行美学特征的设计和量化;然后根据美学特征对图像进行美学特征评价和优化图像。本文以图像美学评价和优化作为研究重点,主要创新性有:1.本文设计开发了一系列图像美学评价特征,该特征包含图像的视觉特征和语义特征。本文的视觉特征基于摄影技巧的基础上设计,其包含图像全局特征和区域特征。由于视觉特征需要大量先验知识和工程实践,并且无法涵盖所有的摄影技巧。为了进一步提高系统美学评价性能,本文选用了图像分类领域中LLC编码方法来提取图像的语义特征。实验证明,语义特征作为辅助信息,可以很好地提升系统的图像美学评价效果。2.本文提出了一种基于图像内容的图像美学优化系统。由于不同类型的图像可能存在不同的美学失真,所以本文对四种不同类型的图像——人脸、建筑、夜景和其它图像,提出了不同的美学优化策略:1)人脸图像,本文首先检测人脸区域,然后使用双边滤波器对人脸区域“磨皮”,从而获得较光滑的人脸区域。2)建筑类图像,本文首先检测长线条,基于长线条的几何变形,使用仿射变换的方法来旋转图像,从而增加图像的整体平衡感。3)夜景类图像,由于光线差,所以大部分夜景图像都存在模糊现象。本文使用去模糊算法,去除夜景图像长时间曝光下抖动引起的运动模糊。4)其他类型图像,本文设计通用的美学构图优化方法提升美学构图质量。实验结果表明,本文的方法提升了图像的整体美学。
【关键词】：图像美学评价 图像美学优化 构图优化 视觉与语义特征融合
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：J401;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和实际意义10-11
• 1.2 研究现状11-14
• 1.2.1 图像美学评价11-12
• 1.2.2 图像美学优化12-14
• 1.3 文章内容和结构14-16
• 第二章 图像美学特征提取16-25
• 2.1 基于分离的主题背景区域视觉特征提取17-20
• 2.1.1 功率谱斜度17-19
• 2.1.2 视觉特征提取19-20
• 2.2 图像语义特征提取20-25
• 2.2.1 编码方法22-23
• 2.2.2 金字塔直方图统计23
• 2.2.3 语义特征提取步骤23-25
• 第三章 图像美学评价实现及其实验结果分析25-37
• 3.125-37
• 3.1.1 图像美学评价数据库25-27
• 3.1.2 图像美学评价参数选择27-28
• 3.1.3 PhotoQualityDataset[5]图像美学评价实验28-33
• 3.1.4 CUHK[4]数据库图像美学评价实验33-37
• 第四章 图像美学优化系统37-54
• 4.1 美学评分数据库38-40
• 4.1.1 美学数据库爬虫38-39
• 4.1.2 AVA数据库展示39-40
• 4.2 不同语义的图像美学优化40-54
• 4.2.1 建筑类图像优化方法介绍41-44
• 4.2.2 夜景类图像优化方法介绍44
• 4.2.3 人脸类图像优化方法介绍44-47
• 4.2.4 其它类型图像优化方法介绍47-54
• 第五章 图像美学优化实验结果及展示54-63
• 5.1 网络爬虫实验结果54-55
• 5.2 图像美学评分系统结果55-56
• 5.3 基于图像内容的图像美学优化实验56-63
• 5.3.1 建筑类图像美学优化实验56-57
• 5.3.2 夜景类图像美学优化实验57-58
• 5.3.3 人脸类图像美学优化实验58-60
• 5.3.4 其他类型图像美学优化实验60-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 本文工作总结63
• 6.2 工作展望63-65
• 参考文献65-68
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果68-69
• 致谢69-70
• 附件70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 刘扬阳,金伟其,苏秉华;数字图像去模糊处理算法的对比研究[J];北京理工大学学报;2004年10期

2 曾文锋,李树山,王江安;基于仿射变换模型的图像配准中的平移、旋转和缩放[J];红外与激光工程;2001年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 侯丹红;相片中重要对象布局优化系统[D];华南理工大学;2010年

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本文编号：949011