[发明专利]一种基于感知驱动的矢量化效果评价方法

说明书

本发明涉及一种感知驱动的图像矢量化效果量化评价方法，包括：解析矢量图，获取矢量图的文档对象模型并遍历文档树得到矢量路径的详细信息；然后结合格式塔心理学对矢量图的视觉效果进行量化，精确度反映原图与矢量图之间的视觉误差通过全局像素误差度量，连续度反映曲线的流畅程度通过统计曲线拼接处曲率变化度量，简单度反映图案的复杂程度通过线性路径和多项式路径占比、区域数和颜色数等加权得到度量值；最后可以根据素材对不同维度的量化值赋予不同的权重得到矢量图的综合评价度量。本发明实例可以实现对传统纹饰图案的矢量化结果进行自动评价、排序和筛选，帮助用户获取更高质量的矢量图。

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，是涉及一种对矢量图的矢量化效果进行量化评价的方法。

背景技术

传统纹饰图案蕴含吉祥的寓意寄托着人们的美好追求，是中国传统文化的重要组成部分。对文化遗产进行数字化和再利用是一种有效保护传承的方法，构建素材库将中华文化元素和标识融入内容创作生产、创意设计，可以让传统纹饰焕发新的生机。矢量格式的图片具有与设备分辨率无关、缩放不失真、用户可编辑和文件存储体积小等优点，广泛应用于设计和出版行业。对纹饰图案的矢量化研究可以为文化资源的数字化和再利用提供强有力的技术支撑和工具支持。

当前构建矢量素材库的过程中仍有诸多挑战，一方面纹饰图案来源广泛大量出现在传统的服饰、陶瓷、青铜器、壁画之中，得到的原始图像纹理复杂导致矢量化效果不佳；另一方面目前矢量化算法鲁棒性较差，应用到纹饰图案得到的矢量图质量参差不齐。因此对纹饰图案进行入库时，需要花费大量的人力对算法自动生成的矢量图进行筛选、排序。

发明内容

本发明的目的在于，解决图像矢量化过程中遇到的上述问题，本文提出的一种基于感知驱动的矢量化效果量化评价方法，对人眼的视觉偏好进行量化，从纹饰图案的精确性、连续性和简单性三大视觉特征进行量化分析，完成对矢量图的自动评价。从而帮助用户快速甄别高质量的矢量图，也可以对素材库中的矢量图进行排序，为分析不同矢量化算法优劣提供量化指标。

本发明提供的

基于感知驱动的矢量化效果评价方法，包括以下步骤：

步骤1、收集素材库中需要进行矢量化处理的光栅图，并将光栅图转化为矢量图，每一张矢量图都有一张光栅图作为原图对应；

步骤2、对矢量图进行解析，矢量图表示成一颗树T＝(V,E)，树的节点V是一个n元数组，其中每个元素是一个Key-Value键值对，表示节点的属性和属性的取值；树的边E表示矢量图中的层次关系；遍历树T获取矢量图的闭合区域、以及填充的颜色和几何信息，其中，几何信息包含若干路径path，所述路径path包含若干曲线；

步骤3、针对每张矢量图计算以下三个指标：

3.1、精确度，通过以下公式计算获得：

f_accuracy(I)表示光栅图I矢量化的精确度，|I|表示光栅图I的像素个数，Δ(x,y)为中间量，I(x,y)表示对应光栅图I在坐标(x,y)处的RGB颜色空间的一个分量，I`(x,y)表示对应光栅图I矢量化后再进行光栅化得到的位图I`的在坐标(x,y)处的RGB颜色空间的一个分量，‖I`(x,y)-I(x,y)‖<sup>2</sup>表示I(x,y)与I`(x,y)之间的欧氏距离，tolerance表示视觉容忍度，为预设阈值；

3.2、连续度，通过以下公式计算获得：

f_continuiy(T)表示树T对应的矢量图的连续度，Cx,Cy是路径path中首尾连接的两条曲线，angle_Cx,Cy表示曲线Cx与曲线Cy相交处的夹角；l_lang为预设的连续性参数；