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摘要：本发明提供一种图像集网格拼贴方法和装置，其中，方法包括：获取待拼贴的图像；将所述待拼贴的图像输入至图像集网格拼贴模型中，得到拼贴完成的网格图像，其中，所述图像集网格拼贴模型是基于图像信息平衡评价指标进行训练得到的。本发明通过构建的图像集网格拼贴模型达到对图像拼贴的效果的能够具有更好的令人视觉愉悦和受人喜爱的拼图结果。
主权项：1.一种图像集网格拼贴方法，其特征在于，包括：获取待拼贴的图像；将所述待拼贴的图像输入至图像集网格拼贴模型中，得到拼贴完成的网格图像，其中，所述图像集网格拼贴模型是基于图像信息平衡评价指标进行训练得到的；图像集网格拼贴模型是通过以下方法获得：101、获取图像数据集并输入当前的图像集网格拼贴模型；102、对所述图像数据集中的图像进行特征融合，得到特征融合后的图像特征；103、根据所述融合后的图像特征进行动作预测，得到动作预测向量，对所述动作预测向量进行采样，得到采样后的动作向量；104、根据预设的动作空间和所述采样后的动作向量确定图像交换动作，并确定每次图像交换动作前后的图像信息平衡评价指标得分和搜索效率惩罚项得分；105、根据连续M次所述图像交换动作后的图像信息平衡评价指标得分和所述搜索效率惩罚项得分对原始图像集网格拼贴模型的参数进行调整，得到更新后的图像集网格拼贴模型；106、判断更新次数是否达到预设次数，若否，执行步骤107，若是，执行步骤108；107、将所述更新后的图像集网格拼贴模型作为当前的图像集网格拼贴模型，执行步骤101；108、将更新后的图像集网格拼贴模型作为最终的图像集网格拼贴模型，训练结束；所述图像信息平衡评价指标包括图像分布指标和用户偏好指标；其中，图像分布指标包括：颜色深浅、颜色色调、图像内容、物体大小和用户偏好；所述颜色深浅是由平衡优先性评估和质心偏移的线性组合表示；所述颜色色调是由图像色彩直方图表示；所述图像内容是由特征提取模型的图像特征向量表示；所述物体大小是由图像显著图表示；所述用户偏好是由用户偏好奖励机制表示。
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 吉林大学 图像集网格拼贴方法和装置
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