Text2Palette: 基于互联网图像的颜色主题自动生成方法

作     者：雷凯翔 刘政宁 徐昆 Lei Kaixiang;Liu Zhengning;Xu Kun

作者机构：清华大学计算机科学与技术系北京100084 普适计算教育部重点实验室北京100084 

基　　金：国家自然科学基金(61822204 61521002) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2021年第33卷第5期

页      码：694-703页

摘      要：根据用户输入的单词或短语文本生成对应的颜色主题,是自动化获取颜色主题的手段之一,对图像处理研究和艺术设计等领域至关重要.基于问题特点和已有方法的缺陷,针对性地设计了基于互联网图像的颜色主题自动生成方法.该方法包括以下3个步骤:首先,将用户输入文本作为搜索关键字,在互联网上或者在图像数据库中检索出相关的图像,并为每幅图像分别生成一个可以表示该图像各颜色成分分布的颜色主题;然后,采取近邻传播方法对所有生成的颜色主题进行聚类分析,将它们分为若干组,并进一步根据组内组外差距指标对它们进行排序;最后,从排序靠前的每一组中,选择一个具有代表性的颜色主题,作为多个颜色主题候选结果提供给用户.该方法简单、易用,能够生成符合语义且多样性高的颜色主题.用户调研结果表明,与Text2Colors方法相比,该方法生成的颜色主题在语义上更正确,也更具多样性.在随机选取的输入文本数据集中,有过半用户认为该方法在正确性和多样性上更优的输入文本比例分别为69%和94%.

主 题 词：颜色主题 互联网图像 聚类 图像处理 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2021.18559

馆 藏 号：203103301...