【摘 要】
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人们日常生活中接触到的数字图像数量近年来不断暴增,对于图像的管理越来越困难,图像美学质量评价已成为一门热点研究课题。研究能够对图像进行美学质量评价,自动对图像进行美化、筛选、排序、管理等用途的技术具有重大意义。图像美学质量评价需要对图像美学规律进行研究和分析,寻找与图像美学质量相关的影响因子。研究方法主要分为基于人工设计美学特征和基于深度学习两种,前者需要一定的先验知识以对图像的美学质量进行研究和
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人们日常生活中接触到的数字图像数量近年来不断暴增,对于图像的管理越来越困难,图像美学质量评价已成为一门热点研究课题。研究能够对图像进行美学质量评价,自动对图像进行美化、筛选、排序、管理等用途的技术具有重大意义。图像美学质量评价需要对图像美学规律进行研究和分析,寻找与图像美学质量相关的影响因子。研究方法主要分为基于人工设计美学特征和基于深度学习两种,前者需要一定的先验知识以对图像的美学质量进行研究和分析,设计图像美学特征,使用机器学习算法进行训练建模;后者直接对原始图像进行卷积操作,由网络自动在训练中提取和学习美学特征。许多方法忽视了对于全局和局部特征的结合,经过对现状的研究分析发现,充分考虑图像全局和局部特征,能够提升图像美学质量评价的分类准确率。对此,本文研究了能够充分考虑图像全局和局部特征的图像美学质量评价方法。本文工作分为两部分:（1）本文研究了基于人工设计美学特征的图像美学质量评价方法。图像的光线分布、明显区域划分比例以及明显线条的角度控制都对美学质量产生重大影响,由此可设计有关图像灰度区间分布、视觉平衡法则、线条角度分布等共12个全局美学特征;图像中观察者注意的区域称为主题区域,主题区域的清晰度、尺寸、与背景的光线比例以及三分构图法则情况等均对美学质量产生影响,对此,本文使用Clarity-Based Subject Area Extraction方法提取图像主题区域,并设计了与此相关的6个局部特征。本文方法提取了包含图像全局和局部在内的18个美学特征,使用LIBSVM对从CUHKPQ数据集中提取的全局和局部特征进行训练和测试。与其他没有对全局和局部特征进行综合考虑的方法相比,本文方法效果更好。（2）本文还研究了能够充分考虑图像全局和局部特征的深度学习评价方法。本文使用四个inception模块充分提取图像的全局和局部特征,在AVA1和AVA2数据集上的结果与其他方法相比,本文方法效果更好。实验结果表明,对于图像美学质量评价,考虑图像的全局和局部特征有助于提升评价的分类准确率。
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