计算机如何学会自动地进行图像美学增强？

1 图像美学增强基础

1.1 什么是美学增强

一幅图像要有更好的美感，最基本的要求就是对比度分布合理，饱和度以及色调符合图像主题，本次我们从图像对比度增强和色调增强两个方面来谈论自动地美学增强问题。

图像对比度增强，即增强图像中的有用信息，抑制无用信息，从而改善图像的视觉效果。图像色调增强，即改善图像的色调效果，创造色彩更加丰富以及突出主题的效果。

摄影师，尤其是专业摄影师，基本上都会对拍摄的作品进行后期的图像增强操作，包含亮度、清晰度、饱和度、对比度、色调甚至是内容的调整操作。

上图中展示了 6 组对比图，其中每组的左面是原图，右面是经过图像增强的图，可以看出明显增加了图像的美感。

1.2 美学增强常见数据集

为了研究自动图像增强问题，需要建立相关的数据集，目前有的数据集通过在同样的场景下采用不同的参数配置进行拍摄，适合于静态场景。有的则采用了不同的设备在同一个时间进行拍摄，需要进行视角的匹配，下面我们对其中使用较多的两个数据集进行介绍。

(1) MIT-Adobe FiveK 数据集[1]

这个数据集发布于 2011 年，包含 5000 张单反相机拍摄的 RAW 格式的照片，每一张照片都被 5 个经验丰富的摄影师使用Adobe Lightroom工具进行后期调整，调整内容主要

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