基于視覺(jué)傳達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)

朱宇婷

(安徽信息工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，大量的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品需要通過(guò)廣告的形式進(jìn)行推銷(xiāo)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告的設(shè)計(jì)成為廣告設(shè)計(jì)成敗的關(guān)鍵，通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的優(yōu)化設(shè)計(jì)，結(jié)合公眾號(hào)、微博、手機(jī)等互聯(lián)化推送平臺(tái)，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的廣告宣傳，構(gòu)建新媒體環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告的圖案設(shè)計(jì)模式，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告設(shè)計(jì)，結(jié)合數(shù)字雜志、數(shù)字廣播、手機(jī)短信、移動(dòng)電視等互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)構(gòu)建，提高互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的推銷(xiāo)能力[1]。研究互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)方法，在提高互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的設(shè)計(jì)效果方面具有重要意義，相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)模型研究受到人們極大的關(guān)注。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)是建立在對(duì)圖案采集和信息融合處理基礎(chǔ)上的，結(jié)合對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的信息增強(qiáng)和顏色特征分解技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色的優(yōu)化設(shè)計(jì)[2]，提出基于視覺(jué)傳達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)方法。采用視覺(jué)圖像重建的方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案采樣，提取互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣分塊特征量，結(jié)合色調(diào)映射和色彩融合技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的視覺(jué)傳達(dá)優(yōu)化設(shè)計(jì)，最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，展示了此設(shè)計(jì)方法在提高互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色能力和設(shè)計(jì)效果方面的優(yōu)越性能。

1 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案表示模型和邊緣輪廓檢測(cè)

1.1 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的表示模型

為了實(shí)現(xiàn)基于視覺(jué)傳達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)，首先進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的采樣和稀疏表達(dá)設(shè)計(jì)，首先構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的稀疏表示模型，采用分區(qū)域特征匹配方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分塊檢測(cè)和自適應(yīng)邊緣特征分解，根據(jù)鄰近區(qū)域中的圖像分辨特征，提取互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分塊特征量[3]，得到灰度閾值參數(shù)，采用自適應(yīng)融合方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分色規(guī)劃設(shè)計(jì)，通過(guò)尺度空間理論來(lái)檢測(cè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣銳化特征分量，計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的灰度值，在顏色分布子空間區(qū)域進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的區(qū)域邊緣銳化處理，提高對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊的分色能力[4]，根據(jù)上述分析，得到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分區(qū)稀疏表示模型如圖1所示。

圖1 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分區(qū)稀疏表示模型

在圖1所示的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分區(qū)稀疏表示模型中，采用一個(gè)4×4子塊邊緣銳化模型進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分塊特征匹配，利用一系列不同尺度的高斯濾波器進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的灰度重構(gòu)，在D維空間中進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的降噪處理，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的紋理分布得到廣告圖案的顏色空間分布區(qū)域表示為：

u(x，y；t)=G(x，y；t)，

(1)

(2)

式中：Δu為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案區(qū)域邊緣銳化的特征分量；?為灰度像素強(qiáng)度；σ為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色像素點(diǎn)的像素值。

提取互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣分塊特征量，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的紋理、細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行分色處理[5]，得到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案區(qū)域活動(dòng)輪廓來(lái)統(tǒng)計(jì)軸為：

f=〈f，dγ0〉dγ0+Rf，

(3)

式中〈f，dγ0〉表示互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的像素特征點(diǎn)在dγ0方向上的梯度模。根據(jù)上述分析，采用形態(tài)學(xué)變換方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的閾值判斷[6]，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的閾值除噪模型函數(shù)f(gi)為：

(4)

由此獲得互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的背景差分量，在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的空間重構(gòu)區(qū)域中進(jìn)行稀特征匹配和模板重建，提高互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的顏色分色表示能力[7]。

1.2 廣告圖案的邊緣分塊特征量提取

提取互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣分塊特征量，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的紋理、細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行分色處理，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案視覺(jué)信息特征量S′，在活動(dòng)輪廓區(qū)域(x′，y′)，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的顏色梯度分解特征值滿(mǎn)足：

(5)

(6)

bnrβ(X)=RβX-RβX1，

(7)

構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣分塊特征量提取模型，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣銳化分割結(jié)果，得到目標(biāo)類(lèi)型多樣化正態(tài)分布函數(shù)為：

(8)

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案視覺(jué)區(qū)域條狀形態(tài)為M×N，在最佳閾值分割下，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的顏色特征分布，進(jìn)行對(duì)比度特征分離，廣告圖案的邊緣分塊特征量提取輸出為：

(9)

綜上分析，對(duì)提取的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案進(jìn)行色調(diào)映射和顏色特征分解，結(jié)合廣告圖案的分色匹配方法，實(shí)現(xiàn)廣告圖案的邊緣分塊特征量提取[9]。

2 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)優(yōu)化

2.1 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的區(qū)域特征邊緣銳化處理

在上述采用視覺(jué)圖像重建方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案采樣，并提取互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣分塊特征量的基礎(chǔ)上，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)優(yōu)化處理，提出基于視覺(jué)傳達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)方法。采用稀疏線性組合方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案邊的邊緣輪廓特征分解，提取互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的邊緣分塊特征量，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案在顏色空間數(shù)值為s(X，Y)，顏色空間的轉(zhuǎn)換模型為：

(10)

式中：assoc(A，V)是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的像素點(diǎn)子集A中的離散度；assoc(B，V)為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的顏色空間分量。采用RGB顏色空間分解方法，對(duì)像素點(diǎn)集為(i，j)進(jìn)行分色處理，得到顏色特征分解模型為：

(11)

將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的色彩進(jìn)行輔助視覺(jué)顯著性設(shè)計(jì)，在4×4子塊中建立互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的輔助視覺(jué)顯著性提取模型，描述如下：

(12)

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的紋理、細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案圖像超分辨率重構(gòu)和模板匹配，得到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的特定顏色全局空間分布模型為：

(13)

在模板m×n區(qū)域內(nèi)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案進(jìn)行像素值區(qū)域重構(gòu)，采用自適應(yīng)融合處理方法，得到圖像像素點(diǎn)屬于某種顏色的概率為：

(14)

式中t0表示互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的結(jié)構(gòu)相似度，在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案成像的4×4子區(qū)域內(nèi)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的色調(diào)映射處理，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案邊緣銳化處理。

2.2 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的視覺(jué)傳達(dá)及分色設(shè)計(jì)

(15)

在顯著性圖模型中重建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的顏色分色特征分布集，得到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的紋理特征提取結(jié)果為：

(16)

初始的分類(lèi)顏色種類(lèi)C，采用分區(qū)域特征匹配方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的視覺(jué)傳達(dá)設(shè)計(jì)，得到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案視覺(jué)傳達(dá)的特征分布子集為：

I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))，

(17)

式中：A為顯著性圖直接檢測(cè)分量；t(x)為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案空間顯著性顏色種類(lèi)，得到每個(gè)像素所屬顏色的概率分布，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的模板匹配矢量Sk(k=1，2，…，M)，計(jì)算重疊區(qū)域的像素值，采用多重分色技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的模板匹配，得到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分色模型表達(dá)為：

s(k)=φ·s(k-1)+w(k)，

(18)

其中

(19)

提取互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案W的R、G、B分量，相應(yīng)得到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的模板跟蹤值A(chǔ)R、AG、AB和WR、WG、WB，結(jié)合色調(diào)映射和色彩融合技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的視覺(jué)傳達(dá)優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到邊緣銳化模板m×n，綜上分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)方法在實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)中的有效性，利用Matlab圖像處理工具進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案采樣的像素強(qiáng)度為300×500，測(cè)試樣本集為1 000組對(duì)象，全局稀有度系數(shù)為0.24，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的模板特征分辨率為500×400，采用Ground-Truth數(shù)據(jù)庫(kù)作為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的測(cè)試樣本集，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)，得到分色設(shè)計(jì)過(guò)程如圖2所示。

圖2 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)結(jié)果圖

分析圖2得知，采用所提方法能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)，分析上述結(jié)果得知，采用所提方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)的效果較好，測(cè)試不同方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)的特征分辨能力，得到結(jié)果如圖3所示，分析圖3得知，采用所提方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)的效果較好，特征分辨能力較強(qiáng)。

圖3 廣告圖案的特征分辨性能對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告設(shè)計(jì)，提高互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的推銷(xiāo)能力。提出基于視覺(jué)傳達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色設(shè)計(jì)方法。

采用自適應(yīng)融合方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分色規(guī)劃設(shè)計(jì)，采用形態(tài)學(xué)變換方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的閾值判斷，采用輪廓分析方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分塊融合處理，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案進(jìn)行視覺(jué)重構(gòu)，結(jié)合色調(diào)映射和色彩融合技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的視覺(jué)傳達(dá)優(yōu)化設(shè)計(jì)，采用顏色空間特征分解方法構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的分色模型，結(jié)合色調(diào)映射和色彩融合技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的視覺(jué)傳達(dá)優(yōu)化設(shè)計(jì)和分色設(shè)計(jì)。研究得知，所提方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案分色處理的特征分辨能力較好，提高了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品廣告圖案的設(shè)計(jì)效果。