摘要：从古至今,人们从未停止对“美”的追求,而审美价值的确立是基于群体性的经验判断和意识选择。随着科技发展,数字媒体图像正在成为人们接受信息的主要来源,作为审美客体,尽管从创作工具和材料方面,已经对传统艺术语言和表现技巧进行了重构和拓展,但在艺术语言和表现形式上与传统视觉艺术仍存在共性,因此画面的组织和构成应符合人们的审美习惯,遵照一定的审美规律。数字媒体图像“美”的形式具体表现为:对称与均衡;对比与调和;比例与尺度;节奏与韵律;变化与统一。

摘要：为提升色域边界提取的完整性,提出一种基于显著性区域的数字媒体图像色域边界提取方法。通过简单线性迭代聚类算法,超像素分割原始数字媒体图像;利用基于纹理特征的K均值(K-means)聚类方法,修正超像素分割结果中的欠分割区域;利用颜色直方图全局对比算法,计算修正后超像素层的颜色显著性值,结合贝叶斯框架,提取数字媒体图像的显著性区域;以色相角聚类的方式,在显著性区域内,提取数字媒体图像色域边界。实验证明:该方法可有效超像素分割数字媒体图像,得到显著性区域;可有效提取数字媒体图像色域边界;提取的色域边界点空间分布较均匀,即色域边界提取的完整性较优。

摘要：数字媒体图像的增强,受到图像特征提取算法的影响,导致增强处理后图像熵值较低。因此,提出基于局部方差的数字媒体图像模糊增强方法。运用粗糙集理论处理数字媒体图像,去除图像内噪声。依托于局部方差技术结合变差函数,设计局部方差特征提取算法。通过变换图像模糊域映射图像纹理特征,再利用隶属度函数实现图像自适应模糊增强处理。实验结果表明:所提出的增强方法应用效果与CTGT方法、TFPSO方法相比,图像熵值提升了26.72%和23.63%。

摘要：为优化数字媒体图像的视觉效果,文章引入一种创新的图像优化策略,该策略依托于多尺度自适应注意力机制。这种方法通过构建独特的网络架构,实现对图像多维度特征的精确捕捉与高效整合,有效降低内容的重复性,提升图像处理的效率与质量。文章运用拉普拉斯算子精准识别图像中的信息缺失,配套设计高效的损失函数,旨在全面补偿处理过程中的信息损耗,从而显著提升图像的整体质量。实验结果表明,采用该方法增强的图像在图像色彩、亮度和饱和度的综合质量评估指标上达到了0.9以上,同时在结构相似性指数上也超过了0.85,这充分验证了该方法在图像增强领域的卓越性能。