| 标题 | 基于色彩审美的照片墙生成技术 |
| 范文 | 摘要：照片墙生成技术是把多张照片集中在一定范围的框架内进行显示的技术。现有的照片墙生成方法只是研究如何提高生成照片墙的效率，而生成过程本身是随机且不可控的，缺乏对生成结果的有效评价机制。在现有照片墙生成技术的基础上，以审美的观点提出对生成结果的评价约束条件，并通过简单测试，发现利用该方法生成的照片墙比已有方法得到的结果更具有美感。 关键词：照片墙；色彩；审美评价 DOIDOI：10.11907/rjdk.151492 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）008007603 作者简介作者简介：谢应涛（1982-），男，四川南充人，硕士，西华师范大学实验中心讲师，研究方向为人机交互。 0 引言 照片墙是人们对多张照片集中呈现的方法，具有方便检索与展示美观的特点。近年来，照片墙生成技术作为一种快速的多图像显示技术已成为研究热点。照片墙的生成是对照片集合的再创作过程。因此，研究如何生成具有审美标准的照片墙具有重要意义。 1 照片墙布局生成方法 照片墙的布局生成方法是由基于页面的布局方法发展而来，主要可以归纳为3类：①基于模板生成的布局[1]。这类方法的特点是模板基于专家系统，生成的结果符合审美标准，缺点在于需要模板库支持，并且模板库随着容量增大，生成效率会降低；②基于几何约束生成的布局[2]。该方法可以完全自动并快速地按照约束生成布局，缺点在于很难设计出完美的约束条件，并且难以在生成过程中加入用户偏好；③基于算法直接生成的布局。典型代表是遗传算法。本文基于第3类方法，并对算法进行了改进，得到新的布局生成方法。 2 布局生成 本文主要从数据结构、布局生成后对照片的填充及裁剪两方面进行研究。 2.1 布局结构 基于结构的布局生成方法已有很多研究，本文采用了二叉树表示个体布局的方法，如图1所示。图（a）表示真实布局中的结构划分，图（b）为使用二叉树表示的逻辑结构划分。在二叉树的逻辑结构划分中分为两类节点：一类是由“H” 和 “V”组成的非叶子节点，另一类是由Li表示的第i个叶子节点。 图1 二叉树结构 2.2 照片填充 照片墙生成需要用户选择组成照片墙的照片，在选择照片的环节，先被用户选择的照片，其对用户的重要程度越高。通过用户的选择顺序确定一个降序的照片重要度序列Im（i1，i2，…，im）。 另一方面，从视觉表现上看，面积越大给人的视觉冲击也会越大。因此，面积占整体比例的大小反映了视觉的重要性，通过生成单元格的面积大小即可生成一个单元格面积大小序列Sm（s1，s2，…，sm）。 最后，在填充照片到生成的单元格中时，采用以上所述的两个队列进行一一填充，如公式1所示。 ImSm=（（i1，s1），（i2，s2），…，（im，sm））（1） 3 审美评价 现阶段，对界面布局的审美认识已有一定研究[4]，但其还不能完全适应基于内容的照片墙，因此需要重新提出对于照片墙审美的认识规则。由于布局本身可以看作一张图像，因此从整体上看，可单独分析这张照片的颜色美感。这方面主要参考了文献[5]，整个对颜色的分析度量基于HSL色彩空间。对颜色的处理、提取颜色特征的方法主要通过3种方式计算：亮度平衡、色彩对比度和色彩和谐度。 3.1 亮度平衡 为了实现判定布局图像的均匀亮度特征，设定布局图像的分辨率为M×N，将整个布局划分为4个区域（见图 2），并分别计算每个区域的像素亮度和，具体见公式（2）-（5）。 在得到各部分分量后，计算代表整体的亮度平衡度，这也是关于整体审美度量的第一个特征值： 3.2 色彩对比 首先对整个图像生成色彩直方图，同时进行色彩去噪处理，去除一些对视觉影响不大和出现频率较低的像素颜色信息。基于色彩的去噪处理主要分为两步： （1）认定Is>0.2并且0.15 f2=max（H（i））-min（H（i））（7） 其中，H（i） 是第i个区域中色彩的平均值，距离·同样表示色轮上的弧度值。 3.3 色彩调和模型 关于模型的适配，主要采用松田色彩和谐模型[6]。选取前7种模型，如图3所示。为了让匹配模型的计算量减少，不同于文献[5]中将每个像素点匹配模型，而是间接使用直方图统计区域中色彩的平均值来匹配模型，可大量减少计算时间。 首先，通过色彩直方图的计算，可以得到每个小区域的平均色彩值： 其中，Hmin表示为： 因此，区域中的色彩平均值与色彩和谐模型区域的匹配距离可以表示为： 然后判定直方图中的色彩满足7种模型中的一种，或者如果满足多个模型，取匹配度最高的色彩模型值为特征值，表达式为： 其中，k可以取类型 i、V、L、I、T、Y 或X中的一种。 3.4 特征值评价 为了统一特征值，首先对不同的特征变量做归一化处理，把特征值归一到0～1的区间内，具体计算方法见公式（12）-（14）。 最后得到检查度函数： 其中，s、r和t的值通过实验和美学分析得出，当s=0.2，r=0.1，t=0.7时效果较好。通过最终的特征评价值对生成的照片墙进行色彩审美评分，根据评分选出最佳结果。 4 实验 通过18位测试用户的测试，分别取18名用户运行计算得分与主观评分的平均值，3种方法的实验结果对比如表1所示。通过测试，测试者从主观上能更多感受到通过审美评价之后生成的结果比随机方法更具有协调性与美感。由于基于交互的方法得到的结果需要用户选择，因此所需时间稍多。通过本文的照片墙生成软件生成的部分照片墙，如图4所示。 5 结语 本文使用基于评价审美特征值的方法能快速有效地生成较美观的照片墙。主要特征为：按照审美评分规则指导用户选择更具美感的布局，使生成的照片墙既有用户的偏好选择，又加入了一定的审美规则约束。最终，通过用户对生成测试结果的评分，证明了该方法的有效性。 参考文献： [1] JACOBS C，et al.Adaptive grid-based document layout[J].ACM transactions on graphics （TOG），2003，22（3）： 838847. [2] GIRGENSOHN A.A fast layout algorithm for visual video summaries[C].in Multimedia and Expo，ICME'03.Proceedings International Conference，2003. [3] MEYEROVICH L A，R BODIK.Fast and parallel webpage layout[C].in Proceedings of the 19th international conference on World wide web，2010. [4] NGO D C L.Measuring the aesthetic elements of screen designs[J].Displays，2001，22（3）：7378. [5] LI C，T CHEN.Aesthetic visual quality assessment of paintings[J].Selected Topics in Signal Processing，2009，3（2）：236252. [6] COHEN D，et al.Color harmonization[J].ACM Trans，Graph，2006，25（3）：624630. （责任编辑：黄 健） |
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