圖像美學質(zhì)量評價及自適應增強研究.pdf

1、隨著數(shù)碼設備的普及和日益更新，人們將越來越多的關注集中于圖像美感。可計算美學通過模擬人類感官系統(tǒng)，以可計算的方式對圖像進行美學質(zhì)量判斷，是計算機視覺領域具有挑戰(zhàn)性的課題。本文致力于圖像美學質(zhì)量評價及自適應增強算法的系統(tǒng)實現(xiàn)，對圖像構圖與視覺上的多屬性評價及增強進行了一系列的研究。本文主要工作如下:
　　(1)構圖質(zhì)量評價部分:首次定義了景深評價公式，實現(xiàn)對圖像景深構圖的量化評價，并在已有視覺平衡評價算法的基礎上加入顯著區(qū)域比例評價

2、項，有效改善了評價算法的準確性。
　　(2)視覺屬性質(zhì)量評價部分:首先，提出了一種基于自適應窗口的清晰度評價方法，解決了傳統(tǒng)清晰度評價算法不能對“淺景深”圖像進行準確評價的問題;其次，從對比度在直方圖上的體現(xiàn)出發(fā)，提出一種基于直方圖的對比度評價算法，實現(xiàn)了對不同對比度情況的全面有效評價;最后，采用統(tǒng)計方法，利用logistic非線性回歸得到圖像飽和度的相對標準，提出了一種評價彩色圖像飽和度的有效方法。
　　(3)對比度增強部

3、分:提出了抗對比度過增強的自適應雙直方圖均衡算法(ROCLABHE):采用基于對比度的自適應分塊方法劃分局部待增強區(qū)域，加快計算速度，并且有效地防止了局部對比度過增強;用最小化亮度差的雙直方圖均衡化算法(MMBEBHE)進行局部增強，在增強圖像的同時有效保持了亮度。此外，提出了對比度增強綜合算法，根據(jù)不同的對比度評價結果自適應地選擇方法進行圖像增強，形成了圖像對比度評價與增強算法的完整體系。
　　(4)清晰度增強部分:在小波域進行

4、研究，提出一種圖像銳化新算法，根據(jù)小波多尺度提取到的邊緣銳化低頻信息，對高頻信息進行軟閾值去噪，在提高圖像清晰度的同時對噪聲的放大實現(xiàn)了雙重抑制。
　　(5)綜合實驗部分:本文使用SVM分類器對數(shù)據(jù)庫中圖像進行高低美感分類實驗，并從一種新的角度出發(fā)，通過加權求和閾值劃分的方法對圖像美學質(zhì)量進行綜合評價，在實現(xiàn)更高分類準確率的同時獲得圖像美感確切分數(shù)和各屬性具體評價結果，進而實現(xiàn)了對圖像的美學分析。最后對數(shù)據(jù)庫中低美感圖像進行增強實