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文档摘要

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基于视觉美学学习的图像质量评估和增强;本章主要介绍一种基于视觉美学学习的图像(照片)质量评估和增强技术,该技术是在《AFrameworkforPhoto-QualityAssessmentandEnhancementbasedonVisualAesthetics》一文中提出的,其原理是：对照片进行语义分割,从中提取显著信息,再根据理想的摄影组成规则,从显著信息中提取能用于衡量典型组成偏差的美学特征,然后学习美感吸引力和美学特征的映射模型,最后用这些模型来增强照片质量。

该技术主要应用于两类照片：a类照片拥有鲜明的单一前景;b类照片是无鲜明主题的风景/海景照片