摘要：照片墻生成技術(shù)是把多張照片集中在一定范圍的框架內(nèi)進(jìn)行顯示的技術(shù)?，F(xiàn)有的照片墻生成方法只是研究如何提高生成照片墻的效率，而生成過(guò)程本身是隨機(jī)且不可控的，缺乏對(duì)生成結(jié)果的有效評(píng)價(jià)機(jī)制。在現(xiàn)有照片墻生成技術(shù)的基礎(chǔ)上，以審美的觀點(diǎn)提出對(duì)生成結(jié)果的評(píng)價(jià)約束條件，并通過(guò)簡(jiǎn)單測(cè)試，發(fā)現(xiàn)利用該方法生成的照片墻比已有方法得到的結(jié)果更具有美感。

關(guān)鍵詞：照片墻；色彩；審美評(píng)價(jià)

DOIDOI：10.11907/rjdk.151492

中圖分類號(hào)：TP301

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)文章編號(hào)：16727800（2015）008007603

作者簡(jiǎn)介作者簡(jiǎn)介：謝應(yīng)濤（1982-），男，四川南充人，碩士，西華師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)中心講師，研究方向?yàn)槿藱C(jī)交互。

0 引言

照片墻是人們對(duì)多張照片集中呈現(xiàn)的方法，具有方便檢索與展示美觀的特點(diǎn)。近年來(lái)，照片墻生成技術(shù)作為一種快速的多圖像顯示技術(shù)已成為研究熱點(diǎn)。照片墻的生成是對(duì)照片集合的再創(chuàng)作過(guò)程。因此，研究如何生成具有審美標(biāo)準(zhǔn)的照片墻具有重要意義。

1 照片墻布局生成方法

照片墻的布局生成方法是由基于頁(yè)面的布局方法發(fā)展而來(lái)，主要可以歸納為3類：①基于模板生成的布局[1]。這類方法的特點(diǎn)是模板基于專家系統(tǒng)，生成的結(jié)果符合審美標(biāo)準(zhǔn)，缺點(diǎn)在于需要模板庫(kù)支持，并且模板庫(kù)隨著容量增大，生成效率會(huì)降低；②基于幾何約束生成的布局[2]。該方法可以完全自動(dòng)并快速地按照約束生成布局，缺點(diǎn)在于很難設(shè)計(jì)出完美的約束條件，并且難以在生成過(guò)程中加入用戶偏好；③基于算法直接生成的布局。典型代表是遺傳算法。本文基于第3類方法，并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，得到新的布局生成方法。

2 布局生成

本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、布局生成后對(duì)照片的填充及裁剪兩方面進(jìn)行研究。

2.1 布局結(jié)構(gòu)

基于結(jié)構(gòu)的布局生成方法已有很多研究，本文采用了二叉樹(shù)表示個(gè)體布局的方法，如圖1所示。圖（a）表示真實(shí)布局中的結(jié)構(gòu)劃分，圖（b）為使用二叉樹(shù)表示的邏輯結(jié)構(gòu)劃分。在二叉樹(shù)的邏輯結(jié)構(gòu)劃分中分為兩類節(jié)點(diǎn)：一類是由“H” 和 “V”組成的非葉子節(jié)點(diǎn)，另一類是由Li表示的第i個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)。

圖1 二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)

2.2 照片填充

照片墻生成需要用戶選擇組成照片墻的照片，在選擇照片的環(huán)節(jié)，先被用戶選擇的照片，其對(duì)用戶的重要程度越高。通過(guò)用戶的選擇順序確定一個(gè)降序的照片重要度序列Im（i1，i2，…，im）。

另一方面，從視覺(jué)表現(xiàn)上看，面積越大給人的視覺(jué)沖擊也會(huì)越大。因此，面積占整體比例的大小反映了視覺(jué)的重要性，通過(guò)生成單元格的面積大小即可生成一個(gè)單元格面積大小序列Sm（s1，s2，…，sm）。

最后，在填充照片到生成的單元格中時(shí)，采用以上所述的兩個(gè)隊(duì)列進(jìn)行一一填充，如公式1所示。

ImSm=（（i1，s1），（i2，s2），…，（im，sm））（1）

3 審美評(píng)價(jià)

現(xiàn)階段，對(duì)界面布局的審美認(rèn)識(shí)已有一定研究[4]，但其還不能完全適應(yīng)基于內(nèi)容的照片墻，因此需要重新提出對(duì)于照片墻審美的認(rèn)識(shí)規(guī)則。由于布局本身可以看作一張圖像，因此從整體上看，可單獨(dú)分析這張照片的顏色美感。這方面主要參考了文獻(xiàn)[5]，整個(gè)對(duì)顏色的分析度量基于HSL色彩空間。對(duì)顏色的處理、提取顏色特征的方法主要通過(guò)3種方式計(jì)算：亮度平衡、色彩對(duì)比度和色彩和諧度。

3.1 亮度平衡

為了實(shí)現(xiàn)判定布局圖像的均勻亮度特征，設(shè)定布局圖像的分辨率為M×N，將整個(gè)布局劃分為4個(gè)區(qū)域（見(jiàn)圖 2），并分別計(jì)算每個(gè)區(qū)域的像素亮度和，具體見(jiàn)公式（2）-（5）。

在得到各部分分量后，計(jì)算代表整體的亮度平衡度，這也是關(guān)于整體審美度量的第一個(gè)特征值：

3.2 色彩對(duì)比

首先對(duì)整個(gè)圖像生成色彩直方圖，同時(shí)進(jìn)行色彩去噪處理，去除一些對(duì)視覺(jué)影響不大和出現(xiàn)頻率較低的像素顏色信息?；谏实娜ピ胩幚碇饕譃閮刹剑?/p>

（1）認(rèn)定Is>0.2并且0.15

（2）提取布局圖像中顏色出現(xiàn)頻率較高的點(diǎn)，假定Q是色彩直方圖中的最大值，對(duì)所有大于c·Q的色彩區(qū)域計(jì)數(shù)，所有IH（i） 應(yīng)該滿足IH（i）>c· Q，因此得到第二個(gè)審美度量特征為：

f2=max（H（i））-min（H（i））（7）

其中，H（i） 是第i個(gè)區(qū)域中色彩的平均值，距離·同樣表示色輪上的弧度值。

3.3 色彩調(diào)和模型

關(guān)于模型的適配，主要采用松田色彩和諧模型[6]。選取前7種模型，如圖3所示。為了讓匹配模型的計(jì)算量減少，不同于文獻(xiàn)[5]中將每個(gè)像素點(diǎn)匹配模型，而是間接使用直方圖統(tǒng)計(jì)區(qū)域中色彩的平均值來(lái)匹配模型，可大量減少計(jì)算時(shí)間。

首先，通過(guò)色彩直方圖的計(jì)算，可以得到每個(gè)小區(qū)域的平均色彩值：

其中，Hmin表示為：

因此，區(qū)域中的色彩平均值與色彩和諧模型區(qū)域的匹配距離可以表示為：

然后判定直方圖中的色彩滿足7種模型中的一種，或者如果滿足多個(gè)模型，取匹配度最高的色彩模型值為特征值，表達(dá)式為：

其中，k可以取類型 i、V、L、I、T、Y 或X中的一種。

3.4 特征值評(píng)價(jià)

為了統(tǒng)一特征值，首先對(duì)不同的特征變量做歸一化處理，把特征值歸一到0～1的區(qū)間內(nèi)，具體計(jì)算方法見(jiàn)公式（12）-（14）。

最后得到檢查度函數(shù)：

其中，s、r和t的值通過(guò)實(shí)驗(yàn)和美學(xué)分析得出，當(dāng)s=0.2，r=0.1，t=0.7時(shí)效果較好。通過(guò)最終的特征評(píng)價(jià)值對(duì)生成的照片墻進(jìn)行色彩審美評(píng)分，根據(jù)評(píng)分選出最佳結(jié)果。

4 實(shí)驗(yàn)

通過(guò)18位測(cè)試用戶的測(cè)試，分別取18名用戶運(yùn)行計(jì)算得分與主觀評(píng)分的平均值，3種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如表1所示。通過(guò)測(cè)試，測(cè)試者從主觀上能更多感受到通過(guò)審美評(píng)價(jià)之后生成的結(jié)果比隨機(jī)方法更具有協(xié)調(diào)性與美感。由于基于交互的方法得到的結(jié)果需要用戶選擇，因此所需時(shí)間稍多。通過(guò)本文的照片墻生成軟件生成的部分照片墻，如圖4所示。

5 結(jié)語(yǔ)

本文使用基于評(píng)價(jià)審美特征值的方法能快速有效地生成較美觀的照片墻。主要特征為：按照審美評(píng)分規(guī)則指導(dǎo)用戶選擇更具美感的布局，使生成的照片墻既有用戶的偏好選擇，又加入了一定的審美規(guī)則約束。最終，通過(guò)用戶對(duì)生成測(cè)試結(jié)果的評(píng)分，證明了該方法的有效性。

參考文獻(xiàn)：

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（責(zé)任編輯：黃 健）