本文關鍵詞：圖像美學評價及美學優(yōu)化研究

  更多相關文章： 圖像美學評價 圖像美學優(yōu)化 構圖優(yōu)化 視覺與語義特征融合

【摘要】：數(shù)碼相機及社交網(wǎng)絡的普及極大豐富了人們的精神生活,我們可以輕易地獲得海量的數(shù)碼相片。然而,由于缺乏專業(yè)的指導及美學鑒賞能力的差異,許多攝影愛好者拍攝的照片都缺乏美感。本文致力于圖像美學研究,利用計算機模擬人類感知,對圖像實現(xiàn)符合人類審美的評價或者美化。此研究成果具有廣泛的應用前景,例如圖像質(zhì)量評價,攝影輔助修正及圖像自動美化等。本文的主要研究內(nèi)容包括圖像美學評價和圖像美學優(yōu)化兩方面。研究方案主要是:從圖像中提取到表征人類美學的特征,并且進行美學特征的設計和量化;然后根據(jù)美學特征對圖像進行美學特征評價和優(yōu)化圖像。本文以圖像美學評價和優(yōu)化作為研究重點,主要創(chuàng)新性有:1.本文設計開發(fā)了一系列圖像美學評價特征,該特征包含圖像的視覺特征和語義特征。本文的視覺特征基于攝影技巧的基礎上設計,其包含圖像全局特征和區(qū)域特征。由于視覺特征需要大量先驗知識和工程實踐,并且無法涵蓋所有的攝影技巧。為了進一步提高系統(tǒng)美學評價性能,本文選用了圖像分類領域中LLC編碼方法來提取圖像的語義特征。實驗證明,語義特征作為輔助信息,可以很好地提升系統(tǒng)的圖像美學評價效果。2.本文提出了一種基于圖像內(nèi)容的圖像美學優(yōu)化系統(tǒng)。由于不同類型的圖像可能存在不同的美學失真,所以本文對四種不同類型的圖像——人臉、建筑、夜景和其它圖像,提出了不同的美學優(yōu)化策略:1)人臉圖像,本文首先檢測人臉區(qū)域,然后使用雙邊濾波器對人臉區(qū)域“磨皮”,從而獲得較光滑的人臉區(qū)域。2)建筑類圖像,本文首先檢測長線條,基于長線條的幾何變形,使用仿射變換的方法來旋轉(zhuǎn)圖像,從而增加圖像的整體平衡感。3)夜景類圖像,由于光線差,所以大部分夜景圖像都存在模糊現(xiàn)象。本文使用去模糊算法,去除夜景圖像長時間曝光下抖動引起的運動模糊。4)其他類型圖像,本文設計通用的美學構圖優(yōu)化方法提升美學構圖質(zhì)量。實驗結(jié)果表明,本文的方法提升了圖像的整體美學。
【關鍵詞】：圖像美學評價 圖像美學優(yōu)化 構圖優(yōu)化 視覺與語義特征融合
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：J401;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和實際意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 圖像美學評價11-12
• 1.2.2 圖像美學優(yōu)化12-14
• 1.3 文章內(nèi)容和結(jié)構14-16
• 第二章 圖像美學特征提取16-25
• 2.1 基于分離的主題背景區(qū)域視覺特征提取17-20
• 2.1.1 功率譜斜度17-19
• 2.1.2 視覺特征提取19-20
• 2.2 圖像語義特征提取20-25
• 2.2.1 編碼方法22-23
• 2.2.2 金字塔直方圖統(tǒng)計23
• 2.2.3 語義特征提取步驟23-25
• 第三章 圖像美學評價實現(xiàn)及其實驗結(jié)果分析25-37
• 3.125-37
• 3.1.1 圖像美學評價數(shù)據(jù)庫25-27
• 3.1.2 圖像美學評價參數(shù)選擇27-28
• 3.1.3 PhotoQualityDataset[5]圖像美學評價實驗28-33
• 3.1.4 CUHK[4]數(shù)據(jù)庫圖像美學評價實驗33-37
• 第四章 圖像美學優(yōu)化系統(tǒng)37-54
• 4.1 美學評分數(shù)據(jù)庫38-40
• 4.1.1 美學數(shù)據(jù)庫爬蟲38-39
• 4.1.2 AVA數(shù)據(jù)庫展示39-40
• 4.2 不同語義的圖像美學優(yōu)化40-54
• 4.2.1 建筑類圖像優(yōu)化方法介紹41-44
• 4.2.2 夜景類圖像優(yōu)化方法介紹44
• 4.2.3 人臉類圖像優(yōu)化方法介紹44-47
• 4.2.4 其它類型圖像優(yōu)化方法介紹47-54
• 第五章 圖像美學優(yōu)化實驗結(jié)果及展示54-63
• 5.1 網(wǎng)絡爬蟲實驗結(jié)果54-55
• 5.2 圖像美學評分系統(tǒng)結(jié)果55-56
• 5.3 基于圖像內(nèi)容的圖像美學優(yōu)化實驗56-63
• 5.3.1 建筑類圖像美學優(yōu)化實驗56-57
• 5.3.2 夜景類圖像美學優(yōu)化實驗57-58
• 5.3.3 人臉類圖像美學優(yōu)化實驗58-60
• 5.3.4 其他類型圖像美學優(yōu)化實驗60-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 本文工作總結(jié)63
• 6.2 工作展望63-65
• 參考文獻65-68
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果68-69
• 致謝69-70
• 附件70

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉揚陽,金偉其,蘇秉華;數(shù)字圖像去模糊處理算法的對比研究[J];北京理工大學學報;2004年10期

2 曾文鋒,李樹山,王江安;基于仿射變換模型的圖像配準中的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放[J];紅外與激光工程;2001年01期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 侯丹紅;相片中重要對象布局優(yōu)化系統(tǒng)[D];華南理工大學;2010年

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本文編號：949011