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随着图像数量的快速增加,相册实物的制作变得越来越具有挑战性。当没有合理的管理流程时,制作相册显得困难重重,相册质量更是难以保障。因此如何建立一个相册系统来帮助人们快速获得高质量的相册实物有着十分重要的意义。本文针对这个问题进行研究与探索,主要成果如下:1.利用图像分类技术来识别用户图像主题。首先本文研究了相关的图像分类技术,然后结合 SENet(squeeze-and-excitation networks)和 DenseNet(densely connected convolutional network)的优势构建了 SE-DenseNet网络,并通过该网络与其他分类网络的对比证明了SE-DenseNet网络在分类任务下具有明显优势。随后本文基于SE-DenseNet网络提出了一种新的场景选择模型,该模型利用SE-DenseNet网络、相册系统的数据库设计和匹配规则,为图像选择合适的相册背景图案。通过实验研究表明本文提出的基于SE-DenseNet的场景选择模型能够帮助相册系统智能、简洁地生成符合图像主旨的电子相册。2.利用超分辨率复原技术提高图像清晰度。首先本文对超分辨率复原技术进行了研究,随后提出了一种基于 SRGAN(a generative adversarial network for image super-resolution)的相册复原模型。该模型利用SRGAN网络和相册系统的数据库设计,共同选择出电子相册内不符合清晰度要求的图像,然后对这部分图像进行复原。通过实验研究表明本文提出的基于SRGAN的相册复原模型能够有效提高相册的清晰度。3.利用相册系统帮助人们智能、简洁、高效地获取高质量的相册实物。首先本文结合场景选择模型和超分辨率复原模型提出了基于图像语义的智能相册系统,并且通过用户角色和需求分析,设计并实现了具有消费者端子系统、管理者端子系统、大代理端子系统的相册系统。目前该智能相册系统已经完成所有功能的实现与测试,并且已投入使用。