[发明专利]一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法

权利要求书

1.一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，求取待组织图像集合中各个图像的图像特征；

步骤二，利用所属特征之间的数值距离构建四元树；

步骤三，通过所求得的四元树构建层次化分类树；

步骤四，利用分类树中图像间的分类度求取代表图像；

步骤五，依据代表图像间分类度对代表图像进行排序；

步骤六，根据所选拼贴代表图像数量以及存在的漫画规则，采用字符串枚举方法构建动态模板库；

步骤七，依据排序后图像所呈现的信息量最大原则在动态模板库中搜索匹配模板，并进行优化布局，获得最终拼接结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，步骤一中所求取的图像特征包括颜色、形状以及场景三个特征。

3.根据权利要求2所述的一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，步骤二中所构建的一个四元树包含两对图像，其中每对中两张图像是特征是相似的，而两对图像之间特征是不相似的。

4.根据权利要求3所述的一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，步骤三中所构建的分类树为一个无根树，树的每个叶子节点代表一张图像，非叶子节点代表场景分类。

5.根据权利要求4所述的一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，步骤四中分类度是指在分类树中一张图像到其它图像所要经历的各最短路径。

6.根据权利要求5所述的一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，步骤六中采用字符串枚举的方法生成动态模板库，包括以下步骤：布局顺序设置为从左到右从上到下，对每个单元格所在漫画的层次进行枚举，对每层内单元格的位置进行枚举，通过两种枚举确定相应的漫画模板库。

7.根据权利要求6所述的一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，步骤七中依据排序后图像所呈现的信息量最大原则在动态漫画模板库中搜索匹配模板，并进行优化布局，通过定义惩罚函数在动态漫画模板库中搜索最为匹配的前k个模板，包括以下步骤：将缩放后的排序代表图像以中心对齐方式放入各单元格中，将相邻的单元格间产生的缝隙、覆盖和高度差定义为局部约束关系；将相邻层之间由于代表性区域溢出单元格而一部分覆盖到了下一层中，定义相邻层之间的全局约束关系；根据局部和全局约束关系，将每个模板T_m定义惩罚函数Penalty(T_m)为：

Penalty(Tm)=αΣi=1NL(N(Eo(Li))+N(Eg(Li))+N(Eh(Li)))+βΣi=1NLD(Li,Li+1)AREA,]]>

其中：

Eg(Li)=Area(Li)-Σj=1J(Area(Li)∩(Area(Ii,j)∪Area(Ii,j+1))),]]> 1

Eh(Li)=Σj=1J|Height(Ii,j)∩Height(Ii,j+1)|,]]>

D(Li,Li+1)=Area(Σj=1JIi,j)∩Area(Σq=1QIi+1,q),]]>

Penalty(T_m)表示模板T_m的惩罚函数，α,β分别为局部约束和全局约束的权重，N是min-max归一化因子，AREA是漫画模板的面积大小,L_i表示模板T_m第i层，NL表示模板T_m的层数，E_o(L_i)是第i层的覆盖面积，E_g(L_i)是第i层的缝隙度，E_h(L_i)是第i层的平衡度；I_i,j表示放入第i层第j个单元格的代表性图像，I_i,j+1表示放入第i层第j+1个单元格的代表性图像；Area(I_i,j)为放入i层第j个单元格的代表性图像面积，Area(I_i,j+1)为放入i层第j+1个单元格的代表性图像的面积；J为该模板第i层所包含的单元格的个数，Area(L_i)为第i层的面积；Height(I_i,j)为当前放入第i层第j个单元格的图像高度，Height(I_i,j+1)为当前放入i层第j+1个单元格的图像高度；D(L_i,L_i+1)表示第i层与第i+1层的覆盖度，Area(I_i+1,q)为当前放入i+1层第q个单元格的图像面积，Q表示第i+1层的单元格数量；∩为交操作，表示两个区域面积相交情况；∪为并操作，表示两个区域面积合并情况。

8.根据权利要求7所述一种基于场景分类的类漫画布局图像管理方法，其特征在于，步骤七中为k个模板，以最大化保留代表性区域为目标定义适应度函数，并采取优化方法对适应度函数进行优化从而生成模板样式丰富的漫画布局，包括以下步骤：选择出k个模板后，为k个模板中的每一个模板定义优化目标为：

Y(Tm)=minΣi=1NLΣj=1J(Ratio(Pi,j)-Ratio(Ii,j)),]]>

其中，T_m为当前模板；NL为模板T_m的最大层数，NL∈(1...4)；J∈(1...3)为每层所包含的单元格个数；P_i,j表示该单元格处于模板T_m的第i层中的第j个位置；I_i,j为经过缩放后的代表图像放入第i层第j个单元格后的矩形；Ratio(x)为对应区域的长宽比，利用粒子群算法优化能量函数Y(T_m)，将最终布局结果推荐给用户。