[发明专利]一种基于美学的图像裁剪方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种基于美学的图像裁剪方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取待裁剪图像；根据显著性检测算法，计算所述待裁剪图像对应的显著图，其中，所述显著图包括所述待裁剪图像对应的显著度图像，所述显著度图像是灰度图像；通过显著区域提取算法，在所述显著图中确定显著边界框；在所述待裁剪图像中，确定所述显著边界框对应的显著区域，其中，所述显著区域为所述待裁剪图像中所述显著边界框包含的图像区域；根据美学区域识别算法和所述显著区域，确定包含所述显著区域的美学区域边界框；基于所述美学区域边界框，对所述待裁剪图像进行裁剪，得到目标图像。采用本发明，可以提高确定裁剪框的效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于美学的图像裁剪方法及装置。

背景技术

图像除了包含语义信息外，还具有美学质量。一张具有高美学质量的图像更能表达图像的语义信息，更受用户的喜欢。然而，随着数码相机和智能手机的普及，网络中的大部分图像均由不具备专业摄影知识的用户拍摄，图像的美学质量低。因此，基于网络中的图像，获取具有高美学质量的图像成为热点研究问题。

由于图像构图是影响图像美学质量的重要因素，因此，人们一般通过裁剪图像的方式改变图像构图，进而提高图像的美学质量。常用的图像裁剪方法的处理流程为：1、电子设备根据显著边界框获取算法以及待裁剪图像，获取待裁剪图像的显著边界框、以及显著边界框对应的坐标信息。2、电子设备以该显著边界框为基准，根据显著边界框的坐标信息以及预设的坐标间隔阈值，依次生成包含显著边界框的多个候选裁剪框、以及每个候选裁剪框对应的候选裁剪区域；然后，电子设备通过美学质量分类网络，得到每个候选裁剪区域的分类结果，分类结果是取值范围在0到1之间的概率值，再确定最大概率值；之后，电子设备将最大概率值对应的候选裁剪框作为裁剪框，裁剪框对应的图像区域为美学区域；3、电子设备基于裁剪框，对待裁剪图像进行裁剪，得到美学质量高的图像。其中，电子设备包括服务器与终端，美学区域是图像中具有高美学质量的区域。

然而，该图像裁剪方法需要生成数以千计的候选裁剪框，并逐一确定每个候选裁剪框对应的概率值，因此，对于单个待裁剪图像，确定裁剪框所需的时间长，确定裁剪框的效率低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于美学的图像裁剪方法及装置，以提高确定裁剪框的效率。具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于美学的图像裁剪方法，所述方法包括：

获取待裁剪图像；

根据显著性检测算法，计算所述待裁剪图像对应的显著图，其中，所述显著图包括所述待裁剪图像对应的显著度图像，所述显著度图像是灰度图像；

通过显著区域提取算法，在所述显著图中确定显著边界框；

在所述待裁剪图像中，确定所述显著边界框对应的显著区域，其中，所述显著区域为所述待裁剪图像中所述显著边界框包含的图像区域；

根据美学区域识别算法和所述显著区域，确定包含所述显著区域的美学区域边界框；

基于所述美学区域边界框，对所述待裁剪图像进行裁剪，得到目标图像。

可选的，所述根据美学区域识别算法和所述显著区域，确定包含所述显著区域的美学区域边界框，包括：

获取所述显著区域对应的第一坐标信息，其中，所述第一坐标信息包括在预设的待裁剪图像坐标系中，所述显著边界框两个不相邻端点对应的像素点的坐标；

根据所述显著区域和美学区域识别算法，确定偏移比例向量，其中，所述偏移比例向量由所述显著区域上、下、左和右四个方向的坐标偏移量占美学区域边界框对应边长的百分比构成；

根据所述偏移比例向量和所述第一坐标信息，确定第二坐标信息，将所述第二坐标信息构成的边界框，作为美学区域边界框。