[发明专利]图像构图评估装置、信息处理装置及其方法有效
申请号: | 201310334287.7 | 申请日: | 2013-08-02 |
公开(公告)号: | CN104346801B | 公开(公告)日: | 2018-07-20 |
发明(设计)人: | 吕尤;姜涌;吴波;李献 | 申请(专利权)人: | 佳能株式会社 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/60 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 罗银燕 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 构图 评估 装置 信息处理 及其 方法 | ||
1.一种图像构图评估装置,包括:
区域分割单元,被配置成将整个图像分割成多个区域;
区域属性提取单元,被配置成从所述多个区域中的每一个区域提取至少一个属性;
区域关系描述单元,被配置成基于从所述多个区域提取的属性来描述区域之间的关系;以及
构图评估单元,被配置成基于从所述多个区域提取的属性、描述的区域之间的关系和至少一个预设的图像构图评估准则来评估图像的构图以发现图像的构图中的问题,
其中,提取的属性和描述的区域之间的关系取决于所述至少一个预设的图像构图评估准则。
2.如权利要求1所述的装置,其中,在区域分割单元中,采用过分割方法将整个图像分割成所述多个区域。
3.如权利要求2所述的装置,其中,过分割方法是Felzenszwalb方法或SLIC方法。
4.如权利要求1所述的装置,其中,区域属性提取单元进一步包括以下单元:
区域特征提取单元,被配置成从所述多个区域中的每一个区域提取至少一个特征;
区域分类单元,被配置成基于提取的所述至少一个特征和训练后的模型将所述多个区域中的每一个区域分类成预设的类别;以及
区域属性收集单元,被配置成为所述多个区域中的每一个区域收集所述至少一个属性。
5.如权利要求4所述的装置,其中,在区域分类单元中,采用递归神经网络方法将所述多个区域中的每一个区域分类成预设的类别。
6.如权利要求4所述的装置,其中,区域属性提取单元进一步包括以下单元:
区域更新单元,被配置成在为所述多个区域中的每一个区域收集所述至少一个属性之后,合并隔离区域并更新区域属性。
7.如权利要求6所述的装置,其中,区域更新单元在合并隔离区域之后且在更新区域属性之前,进一步使区域之间的边界平滑化。
8.如权利要求6所述的装置,其中,当在区域更新单元中更新区域属性时,如果被合并成一个区域的多个区域具有多于一个的类别,那么合并后的所述一个区域的类别是该多个区域中的最多数区域具有的类别。
9.如权利要求1所述的装置,其中,区域关系描述单元进一步包括以下单元中的至少一个:
相对位置计算单元,被配置成基于距离、相邻关系和对称性来计算区域的相对位置;以及
协调度计算单元,被配置成基于相对面积比例、颜色匹配和区域复杂度来计算区域之间的协调度。
10.如权利要求1所述的装置,其中,构图评估单元能够针对所述至少一个预设的图像构图评估准则来找到图像中的构图问题的位置和原因。
11.如权利要求1所述的装置,进一步包括以下单元:
构图问题通知单元,被配置成在基于提取的属性、描述的区域之间的关系和至少一个预设的图像构图评估准则来评估图像的构图之后,输出并通知评估出的构图问题。
12.如权利要求1至11中任一项所述的装置,其中,所述图像是摄影图像。
13.如权利要求1至11中任一项所述的装置,其中,提取的属性包括类别、位置、尺寸、颜色和纹理中的至少一种。
14.如权利要求1至11中任一项所述的装置,其中,描述的区域之间的关系包括相对位置、相对面积比例、颜色匹配和纹理匹配中的至少一种。
15.如权利要求1至11中任一项所述的装置,其中,所述至少一个预设的图像构图评估准则包括头上有对象、区域尺寸判断、主要对象位置判断、吻边、靠近边界、中分和颜色匹配中的至少一种。
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