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    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)

    2019-11-09 01:12:42朱宇婷
    關(guān)鍵詞:分色分塊邊緣

    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。

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