可计算美学的发展进程及应用

文/段红娟

1 概要

美学一直以来被归类到哲学和艺术门类。美的作品由人创作和加工，给人们带来愉悦。人每天接收的信息九成以上通过视觉获取，这就意味着人主要根据视觉上的判断来做决策。现在随着数据的不断激增，产生了海量数据，面对海量数据，人类已经无法实时处理工作，只能借助计算机辅助处理工作。对图像进行美学评估和决策时利用计算机辅助可以大大提高效率。例如，筛选和检索图像时，经系统智能分析后，滤掉质量差美感低的图像，为用户呈现美感度高的图像；在拍照或者编辑图像时，利用计算机辅助提高作品的美感。

随着计算机视觉和模式识别技术的发展，学者们在计算机科学领域提出了可计算美学的概念，试图追求最佳的计算和度量“美”的可计算方法，让计算机能像人一样理解和评判“美”的度，并在相关应用中提供可参考性强的美学估计和评价。

有学者定义图像美学为人们在观察图像时引发的美学兴趣。可计算的图像美学是计算美学在图像理解方面的重要探索，其研究目的是使用计算机模拟人类的视觉和审美思维，对图像进行美学评价和估计，定量分析图像的“美”度，并展开评价。比如，评价美学指数、判断绘画作品的美学风格、理解用户的美学感受，帮助用户找到适合心理需求的目标。其研究结果可以融合基于语义的图像检索、图像美学质量评估、摄影的美学预测与修正、艺术作品风格分析、人机交互、广告、设计美学和摄影摄像等领域。相关研究横跨计算机科学、哲学、艺术和心理学等多个学科领域，属于多学科交叉的研究，具有重要的理论价值和应用前景。

2 可计算美学的发展进程

由于审美具有很强的主观性，其复杂性也强，从而可计算美学的研究存在巨大挑战。可计算美学的概念是在2005年欧洲图形学会首届图形图像视觉可计算美学会议上，Hoening正式提出，他在计算机科学领域给可计算美学进行定义，激励可许多学者把目光投向可计算美学的研究，这一热点引起了国际学术界的关注。近几年国内外关于图像可计算美学的论文如雨后春笋般出现，越来越多的学者把目光投向了可计算美学的研究，大大推进了可计算美学的发展进程。

可计算美学不得不提及度量美学的研究，早在1933年，美国数学家Birkhoff就提出基于图像复杂度和秩序的美学度量公式：

其中，M为度量（Measure），Ο为秩序（Οrder），C为复杂度（Complexity）。Birkhof认为美学度量与对象的复杂度（边缘个数等）和内在秩序（对称性、垂直、重复稳定性等）有关，不过没有给出详细的计算方法和进行验证。不过该公式作为可计算美学的雏形，其研究为后来的学者研究可计算美学提供了后续研究思路。

可计算美学的研究领域中，宾夕法尼亚大学的Wang领导的研究小组，针对图像美学分析与评价，率先实现了图像视觉特征到图像美学判定的关联，他们基于摄影美学相关规则，提取了35个图像特征，例如图像的亮度、景深和色彩分布等参数，选择性的提取了15个具有重要代表性的特征，用于区分高低美感图像；接着利用图像特征评估图像美感度并给出分数值。结果正确率尽管不是太高，但是意味着对图像进行可计算美学分析是可行的。

Wong等引入视觉注意机制到美学分类，提取出区域特征，获得较好的图像分类结果；Wu等实现了图像美感标签的自动标记，也属于图像的美学分类；卡内基梅隆大学的Li等从艺术的角度出发，提炼出了相应的艺术美学特征，并借助艺术美学特征区分出绘画作品的美学视觉质量高与低。

基于美学规则的理论，可计算美学在图像美化领域也有不少研究成果。Liu等利用三分法则、黄金比例、对角线法则、视觉平衡法则等美学构图规则，通过调整图像的布局优化图像；Bhattacharya等利用图像美学规则进行图像修改和重建，利用构图规则中的三分之一法则改变图像中的主体目标位置对图像进行空间重构，提升图像的视觉美感。

王伟凝提出基于构图规则的图像美学优化方案，提取主体，检测区域分隔线，基于样例对图像进行美化调整，实现图像在构图上的优化。李岩在静物水彩画领域应用可计算美学的技术，利用显著性区域提取采用机器学习得方法建立图像美感评估。赵叶峰等在色相环上划分若干色相带，并利用HSL欧氏距离及色彩分布模式，提取油画作品的主题色，既能提取占比大的色彩也能提取占比少但是视觉效果显著的颜色。吴涛利用主题色、Benford度量、分形维、数据场复杂度、Tamura纹理等量化特征，归一化统计和分析，探索沙画艺术的智能评价方法。

可见图像可计算美学的研究在国内外发展迅速，在美学分类和测评领域，目前大多数研究只是简单地对图像的美感进行少量级别的分类，研究对象大多选取照片图像，偶有对某一类绘画作品进行分析。

3 图像可计算美学的应用和发展前景

图像可计算美学的研究目的是借助计算机建立合适的模型对图像进行类人美学分析和判断，由于美学评价人的主观性强，涉及计算机科学、心理学、哲学和艺术等多门学科，实现多种不同学科的高度融合上具有相当大的难度。图像的可计算美学应用广泛，譬如图像优化处理、图像分类与检索、图像评价，艺术设计等，是一个新兴的具有挑战性的实用性强的研究课题。

图像评分和搜索引擎系统ACQUΙNE实时提供照片的美学评分。针对各种不同的类别的画作，如油画、沙画、静物水彩画等，有针对性地展开美学分析和评价。此外，对摄影作品的美学评估和分类，以及在摄影图像的专业构图的重构上可计算美学都得到了很好的应用。

在图像检索时引入美学计算分析结果，遴选出更符合用户需求的图像。图像可计算美学研究成果也被用于图像修复和优化调整。像Subhabrata等人结合视觉平衡法则和三分法则等美学法则，智能分析图片主体并调整位置重构照片构图，借此提高因构图不好而视觉效果不佳的照片的视觉美观度，实验证明经过重构的图像的美观度明显比原图像更高。除此之外，图像可计算美学分析在设计领域也有应用，利用排版的三要素对进行美学评价，将评价结果用于网页的排版和配色方面的指导；Phan设计出根据商品本身色彩自动调整背景色的系统，提高广告对消费者的吸引力。

4 小结

人们对图像的审美标准难以统一，找到一种通用的准确度高的美学评价算法的复杂度非常高。对图像进行可计算的美学定量分析处于探索阶段，图像可计算美学研究的关注点主要是，如何更接近人类感觉和思维对图像进行分析，怎样把提取的视觉特征和美学评价进行合理结合。