藝術(shù)圖像美學(xué)評分系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

徐煥旻

（四川大學(xué)計算機學(xué)院，成都 610065）

0 引言

對于每一件藝術(shù)作品，除了它的藝術(shù)家賦予它的風(fēng)格特征和創(chuàng)造力，它自身也需要有符合大眾美學(xué)的視覺效果和普遍性的社會意義。針對圖像的大眾美學(xué)[1]，主要可以從兩個方面來看待。首先是主觀美，站在每個人的主觀視角上對圖像進行審美，它的審美結(jié)果一般都遵循著人們自身的喜好特點和價值觀，不同的人擁有不同的主觀意識，對同一種圖像的審美結(jié)果可能會大相近庭，無法進行量化。另一種則是客觀美，顯而易見，區(qū)別于主觀美，客觀美的評價標準基于大眾化的審美，代表了大多數(shù)人群的審美標準，然后對標準用數(shù)字性的嚴謹?shù)谋磉_方式進行量化，精確地傳遞審美信息。讓計算機對圖像的客觀美進行分析和評分，是非常具有意義的事情。

當今社會，人們對于色彩學(xué)的研究與運用已進行了很長一段時間，從最初原始色彩學(xué)的運用到現(xiàn)在色彩學(xué)研究與實踐的數(shù)字色彩語言[2]整合，這之間還經(jīng)歷了很長時間的色彩概念形成和色彩標準體系的建立，如今色彩學(xué)可以運用在社會的各行各業(yè)。而且在數(shù)字圖片操作項目中色彩學(xué)有著很多杰出的成果，比如：Adobe Photoshop CS軟件、美圖秀秀、圖像繪畫程序等。但是目前網(wǎng)絡(luò)上，還沒有成熟的針對圖像評分的系統(tǒng)出現(xiàn)，大部分對圖像評分算法的探討和設(shè)計，也是主要針對圖像的質(zhì)量，評估圖像的失真程度，而不是針對圖像的美感。

本文主要介紹一個基于Web的藝術(shù)圖像美學(xué)評分系統(tǒng)，我們通過對色彩學(xué)的研究和學(xué)習(xí)以及對于大眾審美標準的調(diào)查和統(tǒng)計，開創(chuàng)性地制定了一套針對圖像色彩的美學(xué)評價標準，取出色彩的三個主要屬性：明度、純度和色調(diào)，并用嚴謹?shù)臄?shù)學(xué)方式將它們進行量化，從而達到藝術(shù)圖像美學(xué)評分的效果。最后我們設(shè)計和開發(fā)了一個簡潔高效的圍繞評分算法的網(wǎng)站，讓大眾有機會利用計算機和客觀標準體驗不一樣的藝術(shù)鑒賞方法。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 藝術(shù)圖像美學(xué)評分算法

我們利用基本美學(xué)原理，將色彩作為影響視覺審美感受的重點參考因素，并基于蒙賽爾色彩體系[3]將畫面色彩作為評價對象。蒙賽爾色彩體系用色調(diào)、明度和色度這三個因素來判別顏色，可以從各個方位定義幾乎所有的色彩。

在本算法設(shè)計中，采用RGB色彩空間來模擬蒙賽爾色彩體系，并利用一系列方法模擬出評分標準：

首先，蒙賽爾體系中的明度由RGB值轉(zhuǎn)化為灰度值后進行代替，其中利用到色彩心理學(xué)公式：Gray=0.299*R+0.587*G+0.114*B。Gray就代表最后計算得出的灰度值，R,G,B分別為RGB值中的紅、綠、藍三色像素點值，得出的灰度值范圍是0-255。因為最終需要設(shè)計評分，將Gray值在原先基礎(chǔ)上除以25.5，就可以得到以10分為滿分，0-10的最終灰度評分。再參考視覺藝術(shù)審美標準，按照一定比例給出高中低三種明度的具體得分，最后加權(quán)相加，得到圖像明度的最后得分。

其次，蒙賽爾體系中的純度則根據(jù)每個像素點的RGB值的取值范圍來判斷，為了提取圖像的純度信息，將圖像的純度劃分成復(fù)色、間色和原色這三個區(qū)段。原色是指紅色即RGB值為（255,0,0）、黃色即RGB值為（255,255,0）和藍色即 RGB 值為（0,0,255）這三種顏色，也就是三原色，這三種顏色的純度是最高的。間色則是由三原色中的任何兩種顏色調(diào)和而成的顏色。最后復(fù)色是由三種原色即紅綠藍調(diào)和而成的顏色。再根據(jù)一定比例給出復(fù)色、間色和原色的具體得分，最后得到圖像純度的最終得分。

最后，蒙賽爾體系中的色相則必須將RGB值與十進制值進行轉(zhuǎn)化之后進行進一步的判斷。在提取畫面色相信息時，將其劃分為六個區(qū)段，即紅色、黃色、綠色、青色、藍色、紫色；另外，還根據(jù)藝術(shù)審美標準，定義了黑白灰輔助評分區(qū)段。并和上面一樣，設(shè)計比例，得出圖像色相的最終得分。

計算出畫面的純度、明度和色相就可以提取出畫面的色彩特征。

1.2 Java語言和 J2EE

J2EE（Java 2 Platform Enterprise Edition）[4]是一種利用Java 2平臺來簡化諸多與多級企業(yè)解決方案的開發(fā)、部署和管理相關(guān)的復(fù)雜問題的體系結(jié)構(gòu)，其基礎(chǔ)就是核心Java平臺。J2EE不僅鞏固了Java標準版中的許多優(yōu)點，還結(jié)合了Java中Web開發(fā)的所有方面，如JSP（Java Server Pages）、Servlet、JDBC（Java Data Base Connectivity）等。

本系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)平臺完全基于J2EE進行開發(fā)，利用其特點完成了網(wǎng)站的異步消息通訊、目錄服務(wù)、數(shù)據(jù)庫訪問、Web服務(wù)等功能。J2EE的不同層次給系統(tǒng)提供了所需要的不同的支持，從而大大降低了最終系統(tǒng)的開發(fā)量，并提高了系統(tǒng)的質(zhì)量。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)目標

本文設(shè)計系統(tǒng)希望能夠提供給用戶一個簡便高效的藝術(shù)圖像審美評價平臺，意在使用戶可以利用計算機體驗客觀量化的藝術(shù)圖像審美評價。目標是完成所有系統(tǒng)設(shè)計，并將系統(tǒng)實現(xiàn)，提供給用戶使用所有完整的功能。

2.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示，在系統(tǒng)網(wǎng)站建設(shè)中，我們將系統(tǒng)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)分為三層。

表現(xiàn)層主要負責(zé)數(shù)據(jù)展示和信息的交互，主要是Web Server。Web Server負責(zé)接收用戶請求，根據(jù)請求類型將請求轉(zhuǎn)發(fā)給應(yīng)用服務(wù)器，然后將應(yīng)用服務(wù)器處理的結(jié)果返回給用戶。其具體包括和用戶交互的前端頁面，展現(xiàn)藝術(shù)圖像審美評分系統(tǒng)的所有功能，提供給用戶選擇按鈕。同時也提供數(shù)據(jù)展示，系統(tǒng)地展示算法處理后的評分結(jié)果。

應(yīng)用層封裝了各應(yīng)用子系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯。業(yè)務(wù)層與用戶交互的功能運行在J2EE應(yīng)用服務(wù)器中。業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)層之間通過中間支撐層進行交換數(shù)據(jù)。其實現(xiàn)網(wǎng)站應(yīng)用功能，并提供標準的開發(fā)接口，使得各模塊，各應(yīng)用之間可以相互支持。

數(shù)據(jù)層實現(xiàn)網(wǎng)站發(fā)布、服務(wù)、認證數(shù)據(jù)的存儲和管理。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

系統(tǒng)總體功能流程圖如圖2所示，主要包括圖片上傳模塊和藝術(shù)圖像審美評分模塊。

系統(tǒng)類圖如圖3所示，其中Picture類負責(zé)接收上傳的藝術(shù)圖像和圖像名稱。ImageEvaluator類負責(zé)實現(xiàn)藝術(shù)圖像審美評分的算法，其中g(shù)etLightness、get?Shades、getPurity方法分別可以獲得明度，色相和純度的評分，而getTotal方法可以通過計算得出各部分總分。AutoScoreServlet類主要用于實現(xiàn)Servlet接口，前端網(wǎng)頁交互和數(shù)據(jù)傳輸。

圖2 總體流程圖

圖3 系統(tǒng)類圖

3.1 圖片上傳模塊

用戶點擊頁面中的選擇按鈕，在計算機中選擇需要上傳的圖片，點擊確認，系統(tǒng)判斷上傳圖片是否符合規(guī)格，不符合則報錯重新上傳，如果符合，系統(tǒng)將圖片上傳至服務(wù)器，同時記錄好圖片名稱，并跳轉(zhuǎn)到下一界面。

在Servlet 3.0[5]中，文件上傳不需要第三方開源組件，Servlet已經(jīng)為其提供了原始支持，我們使用Servlet3.0中的API實現(xiàn)文件上傳。需要注意的是，編寫圖片上傳代碼前，我們需要使用注解@MultipartCon?fig來將這部分Servlet標識為支持文件上傳。

3.2 藝術(shù)圖像美學(xué)評分算法模塊

本模塊主要功能是根據(jù)上傳圖片，獲取圖片RGB信息，分別使用明度，純度和色相評分算法計算出得分，呈現(xiàn)給用戶。

其中明度評分按照色彩心理學(xué)公式得出灰度值，將灰度值調(diào)整為0-10，由灰度值可以對明度信息進行量化。參考色彩學(xué)原理相關(guān)資料，劃分成5個區(qū)間，10是純白，7-9是高明度，4-6是中等明度，1-3是低明度，最后0是純黑。根據(jù)藝術(shù)圖像審美規(guī)則和群眾調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)最優(yōu)圖像各明度比例應(yīng)該為：低明度所占比例為25%，中等明度所占比例為50%，高明度所占比例為25%，黑白像素點之和所占比例要求為5%以內(nèi)。

而畫面純度表示的是畫面色彩的相對豐富程度。三原色紅黃藍的純度是最高的。三原色兩兩之間調(diào)和為間色，純度位于其中，三種原色相和的復(fù)色純度最低。調(diào)和的顏色越多，其畫面的純度就越低，顏色也就更加豐富。通過對色彩學(xué)原理的深入學(xué)習(xí)，為了提取畫面的純度信息，將畫面的純度劃分成復(fù)色、間色和原色這三個區(qū)段，同時確定了一個純度最佳值標準：在整個圖像畫面中，原色占比10%，間色占比40%，復(fù)色占比50%。

最后，色相對于畫面色彩來說，其特征是最為重要的。紅色區(qū)段、黃色區(qū)段、綠色區(qū)段、青色區(qū)段、藍色區(qū)段和紫色區(qū)段這六大評分區(qū)段加上黑白灰輔助評分區(qū)段，構(gòu)成了整個色相評分得標準。想要得到良好的畫面色彩效果，我們希望圖像的主題顏色不超過三種，其余顏色占很少的部分。根據(jù)這種規(guī)律，我們做了一個主觀上的限定，規(guī)定畫面中占比最大的三種顏色為1號色，2號色，3號色，其中1號色占比50%，2號色占比25%，3號色占比25%，其余顏色占比約為10%。

在獲取明度數(shù)據(jù)時，我們遍歷圖像中所有的像素點，根據(jù)像素點的灰度值進行分類統(tǒng)計，就可得出高中低明度和黑白像素的數(shù)量；獲取純度數(shù)據(jù)時，我們同樣遍歷所有像素點，根據(jù)像素點的RGB值，分析出其屬于原色間色還是復(fù)色；獲取色相數(shù)據(jù)時，我們將圖中最多的三種顏色提取出來用于評分，其他顏色同樣記錄下來用于展示。分別得到明度、純度、色相的最佳比例后，根據(jù)圖像畫面信息實際上所占整體畫面的比例與最佳值的差異，遵循一定比例值，得到最后的每一項的得分，并得到總體得分的公式：

圖4 模塊類圖

該模塊類圖如圖4所示，其中CalculateImgShades，CalculateImgPurity，CalculateImgLightness三個類分別代表計算圖片色相、純度和明度的類，計算出輸入圖片的色相，純度和明度所需信息并求出具體得分，然后，由ImageEvaluator類調(diào)用其他三個類，得到最終得分。

4 結(jié)語

本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于Web的藝術(shù)圖像美學(xué)評分系統(tǒng)，用戶可以選擇具有一定藝術(shù)特征和審美價值的素材，利用系統(tǒng)提供的算法，對藝術(shù)圖像進行量化評分。使用計算機對圖像進行客觀量化的評分，是藝術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路。藝術(shù)不僅需要積累和沉淀，也需要利用現(xiàn)代技術(shù)對其進行改造，這樣才能促進藝術(shù)健康發(fā)展。本文實現(xiàn)的系統(tǒng)只是一個嘗試和開端，我們會在算法的適用性、評分的合理性、系統(tǒng)的功能等方面做出更多的改進和努力，也希望有越來越多的研究學(xué)者對這一方面做進一步的研究。