發(fā)布時間：2021-03-29 00:30

　　圖像檢索和圖像采集技術的飛速的提升使獲得一張具有多標簽要求的圖像變得非常有意義。獲取圖像將不只是局限在用以詞搜圖,以圖搜圖這類比較單一的形式去獲取一張目標圖像,如果能夠通過繪制簡筆畫的形式去描述一張有多元需求的圖像,對檢索的多張圖像進行合成,能達到更加智能的效果,也更加人性化。但是如何把具有特定輪廓的目標圖像檢索出來,并用摳取的方式從原圖上進行對象提取然后合成到背景圖像上相應的位置是一個很有計算難度的問題。接著要把每個局部特征能夠統(tǒng)一協(xié)調的放置在背景圖像中進行圖像融合讓其不顯得突兀也是值得研究問題。由于目前圖像獲取方式方法無法滿足用戶多維度的圖像描述的需求,同時檢索的方式過于簡單而不能進行高靈活性檢索的這個問題出發(fā),嘗試采用基于深度學習的對象提取融合方法。另外相對來說,表現(xiàn)質量差的對象不適合進一步的截取和切割,我們先對圖像庫中的圖像進行預處理,篩選出相對高質量的圖像,然后通過圖像的顯著性和清晰度值來評判,過濾掉顯著性和清晰度達不到閾值的對象。接下來通過一系列的美學標準,如視覺平衡性,視覺三等分原則和中心對稱對角線構圖標準,把拍攝質量相對較差,評分低的對象作進一步的篩選。然后對具有高顯著... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?Ｍａｓｋ?Ｒ－ＣＮＮ算法流程圖??５??

圖２－２美學原則基本構圖示例??

圖２－３檢測圖像的顯著性區(qū)域和顯著性線??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3106540