基于图像相似度对比的Photoshop作品自动评阅方法研究

摘要

信息技术是现代社会发展的支柱型学科，图像作为一种重要的信息载体广泛应用于信息技术的各个领域。与此同时，具有图像编辑功能的各类软件也层出不穷。其中Adobe公司的Photoshop软件以其强大的图像处理能力，成为众多图像处理软件中的佼佼者。对Photoshop软件实际操作能力的教学已成为高校学生技能培养的重要环节，目前该课程的考核方式以计算机考试为主，考试内容包括客观题和主观题。客观题已实现计算机自动评阅，但主观题仍以人工评阅为主。现有的主观题自动评阅方法用XML语言解读考生处理图像的PSD源文档信息，对考生的操作步骤进行量化分析，解读过程繁琐且未考虑考生作答图像的实际处理效果。 针对现有方法存在的问题，本文以自动评阅考生作答图像的处理效果为出发点，通过对比考生作答图像与参考答案图像的相似度进行Photoshop作品的自动评阅。首先进行图像的单一特征相似度对比，在此基础上进行图像的综合特征相似度对比，实现了Photoshop作品的自动评阅。主要内容包含以下几点： 1、对图像进行颜色、形状、纹理特征提取，计算图像的单一特征相似度。对图像的颜色分量进行高斯混合模型矢量量化，解决了传统颜色直方图缺少颜色空间分布关系信息的问题，对图像的颜色信息进行了更全面的评阅；针对Photoshop软件的选区操作题目提出了分割图像目标区域的最优阈值法，计算边缘图像的七个边界不变矩作为其形状特征，完成了Photoshop作品的形状相似度评阅；计算图像的粗糙度值与对比度值，提出了自适应粗糙度直方图和非均匀量化对比度直方图，对图像的纹理相似性进行了合理评阅。 2、提出基于单一特征融合的Photoshop作品整体相似度评阅方法，对单一特征相似度进行加权求和，得到了合理的评阅结果；提出基于小波分解的整体相似度评阅方法，提取图像颜色三通道分量的二次小波分解图，对其分别提取颜色和边缘信息，提高了自动评阅速度；提出基于区域划分的整体相似度评阅方法，依据图像的子块梯度值将其划分为均匀区域和非均匀区域，各自采取不同的量化方法，得到了更符合人眼视觉感受的评阅结果。 3、提出了合理的Photoshop作品评分方案，通过二次比较图像直方图距离的方法，实现了不同情况下Photoshop作品的合理评分。 本文方法能够对 Photoshop 考试中考生作答图像的实际处理效果进行有效评阅，与目前的自动评阅方法相比，更能适应现阶段的个性化考试，同时得到更符合人眼主观视觉感受的评阅结果。

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