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• 我们提出了基于调色板和每个颜色分量的贡献的颜色组成特征的提取。我们还提出了通过分析图
像内容的轮廓来提取空间形成特征
• 我们开发了一种新的多视图学习模型来提取和合并特征,并有效地评估图像美学。
2 相关工作
2.1 调色板
色彩是图像美学的基础。如何从图像中提取颜色,以有效地反映
图像的颜色组成,是一个关键的研究问题。一种解决方案是使用
调色板,它是一个无序的颜色列表,如图1所示。调色板可用于
定义显示设备的颜色空间或表示图像中使用的主要颜色。Lo等
人提取图像的主色作为调色板来评估图像美学
[18]
。另外,调色板
也被用作评估绘画价格的因素
[19]
。
在 在 线 社 区 , 如 https://www.colourlovers.com 和
https://www.color.adobe.com,五色调色板被广泛用于
图1传统的五色调色板通常不考虑每种颜色
对图像的贡献。
收集并排列用户对颜色组合的偏好。它们是设计师和公众推荐颜色的宝贵来源。通常,调色板包括
不同类型的颜色的列表,其中每种颜色对调色板的贡献相等除了反映构成图像的主要Karp等人设计
了12个基本色轮,被视为最基本的色彩调和模板
[20]
。这些色轮和谐模板组在色彩设计中起着重要的
指 导 作 用
[21]
。O’Donovan et al. proposed a scoring study using color palettes and created a data-driven
LASSO regression model to evaluate the degree of harmony of color combinations based on five-color Tan
等人基于RGBXY空间执行图像分解,以从图像中提取调色板并研究颜色和谐
[23]
。Lu等人设计了一种
基于CRF的色彩协调模型
[12]
。Schloss等人旨在描述用户对颜色对的审美反应,考虑用户喜欢的组合
颜色以及组件颜色的空间组织如何影响对偏好
[24]
。因此,他们提供了可能的现象学和生态学的解释
报告的结果。这反映了色彩在图像美学中的重要性。与色轮相比,调色板可以更直观地概括图像中
包含的颜色组合。我们是第一个提出使用调色板及其颜色分量的贡献来评估图像美学。
一些常见的生成调色板的方法包括:1)应用聚类算法对图像像素的对应颜色值进行分类,2)从
专业设计人员提取的调色板中学习并根据规则手动提取,3)使用调色板数据集网站上的现成调色
板。
2.2 空间阵
起源于1919年德国包豪斯学院的设计课程改革
[16]
,色彩、空间和构图被定义为三个基本组成部分,
提供了艺术和设计质量的理性和逻辑推理。具体来说,空间的形成是基于视觉元素的三维排列