[发明专利]一种计算机图像的美学评估方法

摘要

本发明属于计算机图像处理技术领域，具体涉及一种计算机图像的美学评估方法。本发明是一种基于对象区域构图特征的图像美学评估方法，其步骤为：利用BING方法检测图像对象，对BING方法得到的候选框进行聚类并优化，从而得到图像对象区域；然后针对图像对象区域利用构图特征进行美学评估，其中，对画面构图相关特征进行了整合和改进，提高了美学评估的性能。本发明方法能够对计算机图像进行有效的美学评估。

主权项

1.一种计算机图像美学评估方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)利用二值范数梯度BING方法提取对象区域；(2)在对象区域利用构图特征进行美学评估；(3)整合与改进相关构图特征提高评估性能；其中：步骤(1)所述提取对象区域，具体过程如下：(11)对于每一张输入的图片，采集若干候选窗口，同时将其调整到8×8大小；(12)将8×8大小的窗口向量化，得到若干个64维的向量，使用分类器进行训练；(13)选择对窗口大小、分类器的输出分数以及最终是否含有物体目标三者关系建模，再使用一次分类器，在每种窗口大小下选择分数最高的作为目标框输出；(14)对得到的候选框进行聚类并优化；步骤(2)所述在对象区域利用构图特征进行美学评估，具体过程如下：(21)根据图像的画面构图的三分法则、对角线法则以及比例协调原则，使用BING的方法获得各个图像的对象区域，通过这些各个图像的对象区域的空间信息设计特征；(22)使用分类器对设计的特征进行训练，得到美学评估模型；步骤(1)中所述对得到的候选框进行聚类并优化，具体过程如下：(141)定义两候选框交集与并集的比值为聚类的衡量准则，公式如下；(142)预设若干聚类中心，计算每一对候选框的相似度，并用一个二维矩阵来储存权值信息；(143)对于每个候选框，将其与所有候选框的相似度累加，即w_i＝∑_kw_sim(s_i,s_k)，将累加值最高的候选框作为第一个初始的聚类中心；(144)在与该初始的聚类中心相似度小于w_y的其他候选框中，同样将相似度累加值最高的候选框作为下一个聚类中心；(145)重复(144)过程，持续在与所有初始的聚类中心相似度小于w_y的候选框中，选取相似度最大的候选框添加为新的初始聚类中心，直至不存在满足与所有初始聚类中心相似度小于w_y的候选框，这样得到若干聚类中心，w_y是一个需要人为设定的阈值；(146)对于每个聚类，将x％的候选框都覆盖的区域标记出来；(147)对于标记部分，继续寻找闭包区域，对其边缘作噪声判断，将消除边缘噪声的候选框作为最后结果。