[发明专利]一种图像美学质量评价方法

摘要

本发明涉及一种无需训练的图像美学质量评价方法，包括下列步骤：第一步：由原始彩色图像得到全局视图；第二步：由原始彩色图像得到局部视图；第三步：提取特征，分别从全局视图和局部视图中提取特征。方法如下：仍然选择ResNet‑50网络为基准网络；保留ResNet‑50基准网络从开始到“avg_pool”层不变，得到特征提取网络；将全局视图输入特征提取网络，得到全局特征；将局部视图输入特征提取网络，得到局部特征；第四步：美学质量评价：采用二分类的方法进行美学评价，即将被评价图像分为“美的图像”和“丑的图像”。

主权项

1.一种无需训练的图像美学质量评价方法，包括下列步骤：第一步：由原始彩色图像得到全局视图为了保留全局信息，直接将原始彩色图像缩放成形状为224×224×3的图像块，作为全局视图输入P₁；第二步：由原始彩色图像得到局部视图为了保留细节信息，从原始彩色图像中切割出一块形状为224×224×3的图像块，作为局部视图输入。方法如下：1)选择ResNet‑50网络为基准网络；2)保留ResNet‑50基准网络从开始到“activation_49”层不变，在其后添加全局平均池化层，得到图像切块网络Net_c；3)将P₁输入图像切块网络Net_c，得到形状为7×7的输出，选取这49个元素数值中最大的一个，记录其索引(i，j)；i＝1，…7，j＝1，…7；4)将原始图像沿长和宽分别等距划分为7块，取索引为(i，j)的图像块的中心作为切块中心，从原始彩色图像中切割出一块形状为224×224×3的图像块，得到局部视图输入P₂；第三步：提取特征分别从全局视图和局部视图中提取特征；方法如下：1.仍然选择ResNet‑50网络为基准网络；2.保留ResNet‑50基准网络从开始到“avg_pool”层不变，得到特征提取网络Net_f；3.将全局视图输入P₁输入特征提取网络Net_f，得到全局特征F₁；4.将局部视图输入P₂输入特征提取网络Net_f，得到局部特征F₂；第四步：美学质量评价采用二分类的方法进行美学评价，即将被评价图像分为“美的图像”和“丑的图像”，方法是：构建训练集，对每张原始彩色图像进行主观评价，得到主观评价结果，建立SVM分类器，将全局特征F₁和局部特征F₂同时输入SVM分类器，并利用主观评价结果进行训练，得到可以进行图像美学质量分类SVM分类器。