[發明專利]一種圖像美學質量評價方法

有效

• 申請號: 201910703756.5
• 申請日: 2019-07-31
• 公開（公告）號: CN110443788B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 楊嘉琛;門垚
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種無需訓練的圖像美學質量評價方法，包括下列步驟：

第一步：由原始彩色圖像得到全局視圖

為了保留全局信息，直接將原始彩色圖像縮放成形狀為224×224×3的圖像塊，作為全局視圖輸入P₁；

第二步：由原始彩色圖像得到局部視圖

為了保留細節信息，從原始彩色圖像中切割出一塊形狀為224×224×3的圖像塊，作為局部視圖輸入，方法如下：

1)選擇ResNet-50網絡為基準網絡；

2)保留ResNet-50基準網絡從開始到“activation_49”層不變，在其后添加全局平均池化層，得到圖像切塊網絡Net_c；

3)將P₁輸入圖像切塊網絡Net_c，得到形狀為7×7的輸出，選取這49個元素數值中最大的一個，記錄其索引(i，j)；i＝1，…7，j＝1，…7；

4)將原始圖像沿長和寬分別等距劃分為7塊，取索引為(i，j)的圖像塊的中心作為切塊中心，從原始彩色圖像中切割出一塊形狀為224×224×3的圖像塊，得到局部視圖輸入P₂；

第三步：提取特征

分別從全局視圖和局部視圖中提取特征；方法如下：

1.仍然選擇ResNet-50網絡為基準網絡；

2.保留ResNet-50基準網絡從開始到“avg_pool”層不變，得到特征提取網絡Net_f；

3.將全局視圖輸入P₁輸入特征提取網絡Net_f，得到全局特征F₁；

4.將局部視圖輸入P₂輸入特征提取網絡Net_f，得到局部特征F₂；

第四步：美學質量評價

采用二分類的方法進行美學評價，即將被評價圖像分為“美的圖像”和“丑的圖像”，方法是：構建訓練集，對每張原始彩色圖像進行主觀評價，得到主觀評價結果，建立SVM分類器，將全局特征F₁和局部特征F₂同時輸入SVM分類器，并利用主觀評價結果進行訓練，得到可以進行圖像美學質量分類SVM分類器。