CN103176960A - 基于亲缘关系的照片自动排版方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于亲缘关系的照片自动排版方法，步骤包括：步骤1、将所有待排版的照片添加至系统，进行排序；步骤2、若当前最低可排放边的高h不小于母版的高H时，或所有照片均被排放完，或当前状态已排不下剩余的任何照片，则转到步骤5；否则进入步骤3；步骤3、对当前状态下的所有可排放边，寻找排放最优组合；步骤4、将步骤3中选择到的最优排放组合依据亲缘关系进行搜索；步骤5、进行排版；步骤6、得到排版效果；步骤7、对最后一版按照区域排版方法重新排版，得到最终的排版效果，即成。

Description

基于亲缘关系的照片自动排版方法

技术领域

本发明属于矩形件优化排样技术领域，涉及一种基于亲缘关系的照片自动排版方法。

背景技术

随着计算机技术的迅速发展和各种数码设备的广泛应用，数码相机已逐步取代了传统相机，数码相机在成像质量、可操作性、性价比等方面都已远远超越传统相机，尤其是数码照片在后期处理、存储以及传输方面所具有的优势，使得数码相机逐步成为了普通家庭摄影的首选工具，与此同时数码照片的数量也呈现出爆炸式增长，这也带来了海量的照片冲印需求。

由于要冲印输出的数码照片尺寸大小不一、规格繁多，而输出设备及使用的相纸的规格是统一的，通常为24英寸、30英寸及50英寸。为提高冲印效率，充分利用相纸，就需要先把要冲印的照片排成符合相纸宽度的版面，以满足相纸的尺寸要求，达到节省成本的目的。因此对于数码冲印企业而言，选择一个高效的排版软件至关重要，而排版方法则是排版软件的核心。

对照片版面进行排版属于矩形件优化排样问题，在此之前，矩形件优化排样问题广泛地出现于机械制造、轻工、家具、造纸及玻璃切割等行业，它是将许多小矩形件尽可能多地、无重叠地排放到一个定宽、定长（或无限长）的矩形板材上，使其利用率达到最大。

由于优化排样是一个经典的NP(Nondeterministic Problem)完全问题，以目前的计算理论和算法，要么根本无法求解，要么求解的过程需要的机时和费用是无法接受的，因此，目前的研究都在求其有效近似最优解。随着对排样问题的深入研究，这些算法可大致分为两类：一类是启发式算法，例如背包算法、基于占穴思想的启发式算法、最低水平线排放算法。另一类算法主要是利用现代智能算法，例如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等，结合某种排放规则，进行优化排样。

以上这些算法在矩形件的排样上都取得了较好效果，但是也都有效果不佳的实例。目前为止，对矩形件优化排样问题还没有完全有效的解决方法，尤其是应用于照片排版时，更是有不足之处。上述提到的这些算法都是对大量的图片进行完全混排，才达到这样的效果，所使用的样本图片都具有无序性，所有样本图片间是没有任何关联的，在特定的版面格局下，只要符合要求的图片都可以排放到当前位置，排版过程具有很大的随机性和多样性。

然而，对于影楼、写真馆、数码冲印企业，在实际操作中待排版的照片是按照不同的客户进行分类，相同客户提供的照片又会按照照片尺寸或是不同的后期处理效果再次分类。每进行一次归类，具有着某种相似性的照片就会聚簇一次，因而这些照片彼此间是具有一定的有序性的。若是在排版过程打破照片间的这种关系，后期分片过程中，就要通过人工作业手动地将这些具有着某种相似性的照片从海量的已排版版面中挑拣出来，逐一进行分片归类。就“排版—冲印—分片”这一实际工作流程来说，混合排版并未达到预期结果。因此，研究一种既能提高相纸利用率，又能充分考虑后期分片方便性的排版算法具有非常大的实际应用价值。

发明内容

本发明提供了一种基于亲缘关系的照片自动排版方法，解决了现有照片排版技术存在的理片麻烦、排版效率低等问题。

本发明采用的技术方案是，一种基于亲缘关系的照片自动排版方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、将所有待排版的照片添加至系统，在开始排版之前，照片按照所在文件夹编号从小到大排序，同文件夹内的照片按照其面积从大到小排序；

步骤2、若当前最低可排放边的高h不小于母版的高H时，或所有照片均被排放完，或当前状态已排不下剩余的任何照片，则转到步骤5；否则进入步骤3；

步骤3、对当前状态下的所有可排放边，利用如下方法寻找排放最优组合，设第i个可排放边的长度为Li，i=1,2,...,n，按照照片编号及面积排序的待排版照片链表中选择照片进行测试，在排版过程中，首先选择编号小面积大的照片排放，

3.1）若Li为凹形可排放边：

3.1.1)选择尽可能多的照片竖排，使得

最小，记录d1_i以及能够竖排的所有照片；

3.1.2)选择尽可能多的照片横排，使得

记录d2i以及能够横排的所有照片；

3.1.3)照片竖排横排混合

a)首先根据步骤3.1.2)方法，记录能够横排的照片数目n以及照片；

b)在版面上依次横排i张相应的照片，待排放好i张照片后对于剩余的水平线，从所有的待排照片中以竖排方式选择排版组合，每进行一次测试，记录排放后的水平线差值minus_i；

c)根据d3i=min{minus_i}(i=1,2....n)，得到最小差值d3i以及相应的照片及排放方式；

通过步骤3.1.1)到步骤3.1.3)这三步，此凹形水平线排放后的剩余长度d=min{d1i,d2i,d3i}，使得d值最小的排版方式下所选取的照片就是最优排放组合；

3.2）若Li为凸形可排放边：

寻找是否有照片p使得w=Li或者l=Li，若存在，则差值d=0，最优排放组合为照片p；

步骤4、将步骤3中选择到的最优排放组合依据亲缘关系进行搜索，使得照片尽可能来自于相近的文件夹，确定最终要排放的最优组合，并紧贴对应的可排放边进行排放，记录新产生的可排放边，转步骤2；

步骤5、若当前最低可排放边的高≥H，重新生成宽为W、高为H的母版，转步骤3继续进行排版；

若所有照片均被排放完，转步骤6；

步骤6、若最后一版排版效果较好，没有出现锯齿状空白，则得到最终的排版效果，即成；否则进入步骤7；

步骤7、对最后一版按照区域排版方法重新排版，得到最终的排版效果，即成。

本发明的有益效果是，有效的解决了大量照片排版后，不同用户的照片混乱难以分片的问题，具有排版速度快、效率高等优势；另外，在实际操作中用户也可以同时设定可接受的最低版面高度和最低排版效率，在排版过程中一旦当前格局满足了用户设定条件就会自动分版，接着进行下一轮的排版过程，这样，在满足用户需求的条件下，版面容量越小（即所含照片数目越少）更有利于后期理片。

附图说明

图1是本发明包含基于亲缘关系的搜索情况下的相邻两版排版格局；

图2是现有技术不含有亲缘关系搜索情况下的相邻两版排版结果；

图3是采用连续竖排的策略对最后一版进行重新排版时，一次排版结束后产生的格局；

图4是用区域排版策略对最后一版进行重新排版时，多次排版结束后产生的格局；

图5是分别用50、100、200、250平方米的照片样本对本发明进行测试的不同样本下的平均排版时间曲线图；

图6是分别用50、100、200、250平方米的照片样本对本发明进行测试的不同样本下的平均使用率曲线图。

具体实施方式

照片的排版问题描述如下：已知n个照片，宽和高一定，设照片的长边为l，短边为w，母版的宽为W，高为H，以（W，H）表示。照片排样的目标是，将n个照片尽可能多地排放到大矩形中，使其利用率最大，即 $\max (\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i{w}_i{1}_i\right)/\mathrm{WH}),$

其中，λi=1表示第i个小矩形已排；λi=0表示未排，并且满足以下约束：

a、每个照片的方向固定，即当照片的长边l与短边w不相等时，（l，w）与(w，l)表示不同的排版方式；

b、被排放到母版里的照片，其边必须与母版的边平行；

c、任意两个排放到母版里的两个照片不能有重叠部分，但可以无限靠近（即边可重叠）；

d、排放进去的照片不能超出母版的边界。

待排版照片的集合PH被分布在一个或者多个文件夹中，根据客户取片的紧急程度，不同的文件夹被赋予不同的编号（如1，2，3等）。编号越小，说明此照片应尽早排版出片。

本发明为一种基于亲缘关系的照片自动排版方法，在介绍具体的排版方法之前，首先对发明中的亲缘关系定义及基于亲缘关系的照片搜索过程进行介绍。亲缘关系，即两张照片所在的绝对路径间的远近关系，如下过程是确定不同两种照片间的亲缘关系的步骤：

第1步、设定初始状态两张照片的亲缘关系值relation=1000；（1000为自定义的一个较大的数值）；

第2步、对于当前的两张照片，获取到各自的绝对路径Str1和Str2（路径中不包含照片的文件名）以及两张照片所在的根文件夹的绝对路径Root1和Root2；若Str1与Str2相同，两张照片来源于同一个文件夹，关系值为零，转第5步；否则进行第3步；

第3步、判断Root1是否与Root2相等，若不相等则说明两张照片不是来自同一个根目录，亲缘关系比较远，relation=1000，转第5步；若相等，则进行第4步；

第4步、设置Str1的路径深度为d1，Str2的路径深度为d2，判断d1与d2的大小：

4.1）若d1=d2，如果Str1等于Str2，

说明两张照片来自同一个文件夹，关系值为0，转第5步；如果Str1不等于Str2，两个路径都向上走一层，若不相等relation加1，直到Str1等于Root1（或者Str2等于Root2）时停止判断，转第5步；

4.2）若d1>d2，即第一张照片的路径深度大于第二张照片，

对Str1的路径不断向上搜索，每搜索一次relation值加2，直到Str1的路径深度等于Str2的路径深度时停止；判断Str1与Str2的关系，如果Str1不等于Str2，两个路径都向上走一层，若还不相等relation值加2，直到Str1等于Root1（或者Str2等于Root2）时停止判断，转第5步；

4.3）若d1<d2，即第一张照片的路径深度小于第二张照片，

对Str2的路径不断向上搜索，每搜索一次relation值加1，直到Str2的路径深度等于Str1的路径深度时停止；判断Str1与Str2的关系，如果Str1不等于Str2，两个路径都向上走一层，若还不相等relation值加1，直到Str1等于Root1（或者Str2等于Root2）时停止判断；

第5步、亲缘关系测试结束，当前两张照片的关系值为relation，数值越小说明两张照片的关系越近。

经过上面的过程就能够得到所有客户文件中的任意两张照片之间的亲缘关系，在照片的搜索过程中就是根据不同照片之间的亲缘关系，进行同文件夹替换，替换过程如下：

A、首先寻找出当前要可排放的最优组合，照片数目为n；

B、计算第i张和第i+1张照片的亲缘关系R，i小于等于n-1；

C、以第i张照片的路径为基准路径，在基准路径及其子文件夹下搜索尺寸与第i+1张照片相同的照片，若找到，搜索到的照片为choose，执行步骤D；i加1，重复执行步骤B；

D、判断照片choose第i张照片间的亲缘关系R’，若R’<R，用choose替换第i+1张照片，i加1，重复执行步骤B；不满足条件，不进行任何替换，i加1，重复执行步骤B。

经过实施例的检验，本发明基于亲缘关系的照片自动排版方法，使得每次排版约40%-50%的相关照片会排放在同一个版面，或者相近版面上，大大的提高了后期人工处理的效率。

如表1所示，采用50、100平方米样本分别对不包含亲缘关系搜索以及包含亲缘关系搜索的照片排版算法进行测试的结果。仅以编号为1的文件夹全部出片时混杂的其他文件夹的照片数目为衡量，当排版算法中含有基于亲缘关系的搜索时混杂的其他照片数目明显减少，照片在排版时也根据其编号高度聚簇，如图1所示（照片的二级编号为所在子文件夹的编号）相邻两个版面中的照片编号尽可能相近，同一版面中的照片尽可能来自于同一个文件夹，图2则是在没有亲缘关系搜索下的排版格局。

表1  排版方法是否包含基于亲缘关系搜索的对比

以上是对照片自动排版算法中所涉及到的基于亲缘关系的搜索过程进行介绍。本发明是一种基于亲缘关系的照片自动排版方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、将所有待排版的照片添加至系统，在开始排版之前，照片按照所在文件夹编号从小到大排序，同文件夹内的照片按照其面积从大到小排序；

步骤2、若当前最低可排放边的高h不小于母版的高H时，或所有照片均被排放完，或当前状态已排不下剩余的任何照片，则转到步骤5；否则进入步骤3；

步骤3、对当前状态下的所有可排放边，利用如下方法寻找排放最优组合，设第i个可排放边的长度为Li，i=1,2,...,n，按照照片编号及面积排序的待排版照片链表中选择照片进行测试，在排版过程中，首先选择编号小面积大的照片排放，

3.1）若Li为凹形可排放边：

3.1.1)选择尽可能多的照片竖排，使得

最小，记录d1_i以及能够竖排的所有照片；

3.1.2)选择尽可能多的照片横排，使得

记录d2i以及能够横排的所有照片；

3.1.3)照片竖排横排混合

a)首先根据步骤3.1.2)方法，记录能够横排的照片数目n以及照片；

b)在版面上依次横排i张相应的照片，待排放好i张照片后对于剩余的水平线，从所有的待排照片中以竖排方式选择排版组合，每进行一次测试，记录排放后的水平线差值minus_i；

c)根据d3i=min{minus_i}(i=1,2....n)，得到最小差值d3i以及相应的照片及排放方式；

通过步骤3.1.1)到步骤3.1.3)这三步，此凹形水平线排放后的剩余长度d=min{d1i,d2i,d3i}，使得d值最小的排版方式下所选取的照片就是最优排放组合；

3.2）若Li为凸形可排放边：

寻找是否有照片p使得w=Li或者l=Li，若存在，则差值d=0，最优排放组合为照片p；

步骤4、将步骤3中选择到的最优排放组合依据亲缘关系进行搜索，使得照片尽可能来自于相近的文件夹，确定最终要排放的最优组合，并紧贴对应的可排放边进行排放，记录新产生的可排放边，转步骤2；

步骤5、若当前最低可排放边的高≥H，重新生成宽为W、高为H的母版，转步骤3继续进行排版；若所有照片均被排放完，转步骤6；

步骤6、若最后一版排版效果较好，没有出现锯齿状空白，则得到最终的排版效果，即成；否则进入步骤7；

步骤7、对最后一版按照区域排版方法重新排版，得到最终的排版效果，即成。

所述步骤7中的区域排版方法的具体步骤包括：

搜索排放在最后一块母版上的所有照片，对这些照片按长边由长到短排序，将之保存在链表中；从链表中取最长的矩形件从版面左上角开始沿其宽度W方向排放，排放的原则是"能竖排就不横排"，因为照片竖排后产生的新区域较大，更有利于后续的排版，

排放的个数按照以下公式计算得到：

如果照片按照横排，则用li取代wi进行计算，从而得到如图3所示的结果，照片Ri排放到版面上以后，按图3中所示方法划分空白区域从而得到两个待排区域r1、r2及相应排放点P1、P2；

逐个判断各待排区域是否能放得下当前最小的照片，如果放不下则删除该待排矩形区域及相应排放点；把未删除的最靠近母版上边缘的待排矩形区域看作是一块新的"母版"，并以相应的排放点作为“母版”起始排样点，然后按区域排版方式继续排放，此时应以新的待排区域的长、宽代替计算式中原母版的长和宽数据；这样每一个待排区域又新生成两个待排区域，然后对新产生的待排区域进行删除、排样操作，如此循环迭代，直到所有照片都排放完为止，此时一般会得到如图4所示的最终排版结果。

在.NET平台下，采用C#语言编程对本发明方法进行验证，排版过程中所涉及的母版宽度、高度以及照片尺寸都以像素为单位，照片样本以平方米为单位。验证过程中分别对50、100、200、250平方米的照片样本进行多次测试，测试结果显示本发明方法有效地缩短了排版所需时间、提高了排版效率及原材料的使用率，曲线图分别如图5、图6所示。

表2  本发明方法与占穴算法、贪心算法的性能比较

算法	平均利用率（%）	平均排版时间（min）
			占穴算法	94.21	18.38
贪心算法	93.83	16.16

本发明方法

96.99

10.05

表2为本发明方法与占穴排版算法、贪心排版算法的比较。通个多个冲印商用户试用反馈，本发明方法在保证利用率的前提下也大大降低了后期人工分片的难度，有效地缩减了人力成本，具有速度快、效率高、符合实际操作等优势。

Claims (4)

1.一种基于亲缘关系的照片自动排版方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、将所有待排版的照片添加至系统，在开始排版之前，照片按照所在文件夹编号从小到大排序，同文件夹内的照片按照其面积从大到小排序；

步骤2、若当前最低可排放边的高h不小于母版的高H时，或所有照片均被排放完，或当前状态已排不下剩余的任何照片，则转到步骤5；否则进入步骤3；

步骤3、对当前状态下的所有可排放边，利用如下方法寻找排放最优组合，设第i个可排放边的长度为Li，i=1,2,...,n，按照照片编号及面积排序的待排版照片链表中选择照片进行测试，在排版过程中，首先选择编号小面积大的照片排放，

3.1）若Li为凹形可排放边：

3.1.1)选择尽可能多的照片竖排，使得最小，记录d1_i以及能够竖排的所有照片；

3.1.2)选择尽可能多的照片横排，使得

记录d2i以及能够横排的所有照片；

3.1.3)照片竖排横排混合

a)首先根据步骤3.1.2)方法，记录能够横排的照片数目n以及照片；

b)在版面上依次横排i张相应的照片，待排放好i张照片后对于剩余的水平线，从所有的待排照片中以竖排方式选择排版组合，每进行一次测试，记录排放后的水平线差值minusi；

c)根据d3i=min{minus_i}(i=1,2....n)，得到最小差值d3i以及相应的照片及排放方式；

通过步骤3.1.1)到步骤3.1.3)这三步，此凹形水平线排放后的剩余长度d=min{d1i,d2i,d3i}，使得d值最小的排版方式下所选取的照片就是最优排放组合；

3.2）若Li为凸形可排放边：

寻找是否有照片p使得w=Li或者l=Li，若存在，则差值d=0，最优排放组合为照片p；

步骤4、将步骤3中选择到的最优排放组合依据亲缘关系进行搜索，使得照片尽可能来自于相近的文件夹，确定最终要排放的最优组合，并紧贴对应的可排放边进行排放，记录新产生的可排放边，转步骤2；

步骤5、若当前最低可排放边的高≥H，重新生成宽为W、高为H的母版，转步骤3继续进行排版；

若所有照片均被排放完，转步骤6；

步骤6、若最后一版排版效果较好，没有出现锯齿状空白，则得到最终的排版效果，即成；否则进入步骤7；

步骤7、对最后一版按照区域排版方法重新排版，得到最终的排版效果，即成。

2.根据权利要求1所述的基于亲缘关系的照片自动排版方法，其特征在于：所述的步骤7中的区域排版方法的具体步骤是：

搜索排放在最后一块母版上的所有照片，并将照片按照其尺寸分类，对这些照片按长边由长到短排序，将之保存在链表中；取最长的矩形件从版面左上角开始沿其宽度W方向排放，排放的原则是"能竖排就不横排"，

排放的个数按照以下公式计算得到：

如果照片按照横排，则用li取代wi进行计算，从而得到结果，照片Ri排放到版面上以后，划分空白区域从而得到两个待排区域r1、r2及相应排放点P1、P2；

逐个判断各待排区域是否能放得下当前最小的照片，如果放不下则删除该待排矩形区域及相应排放点；把未删除的最靠近母版上边缘的待排矩形区域看作是一块新的"母版"，并以相应的排放点作为“母版”起始排样点，然后按区域排版方式继续排放，此时应以新的待排区域的长、宽代替计算式中原母版的长和宽数据；这样每一个待排区域又新生成两个待排区域，然后对新产生的待排区域进行删除、排样操作，如此循环迭代，直到所有照片都排放完为止。

3.根据权利要求1所述的基于亲缘关系的照片自动排版方法，其特征在于，所述的确定不同两种照片间的亲缘关系的步骤是：

第1步、设定初始状态两张照片的关系值relation=1000；

第2步、对于当前的两张照片，获取到各自的绝对路径Str1和Str2、以及两张照片所在的根文件夹的绝对路径Root1和Root2；

若Str1与Str2相同，两张照片来源于同一个文件夹，关系值为零，转第5步；否则进行第3步；

第3步、判断Root1是否与Root2相等，

若不相等则说明两张照片不是来自同一个根目录，亲缘关系比较远，relation=1000，转第5步；若相等，则进行第4步；

第4步、设置Str1的路径深度为d1，Str2的路径深度为d2，判断d1与d2的大小：

4.1）若d1=d2，

如果Str1等于Str2，说明两张照片来自同一个文件夹，关系值为0，转第5步；

如果Str1不等于Str2，两个路径都向上走一层，若不相等relation加1，直到Str1等于Root1、或者Str2等于Root2时停止判断，转第5步；

4.2）若d1>d2，即第一张照片的路径深度大于第二张照片，

对Str1的路径不断向上搜索，每搜索一次relation值加2，直到Str1的路径深度等于Str2的路径深度时停止；

判断Str1与Str2的关系，如果Str1不等于Str2，两个路径都向上走一层，若还不相等relation值加2，直到Str1等于Root1、或者Str2等于Root2时停止判断，转第5步；

4.3）若d1<d2，即第一张照片的路径深度小于第二张照片，

对Str2的路径不断向上搜索，每搜索一次relation值加1，直到Str2的路径深度等于Str1的路径深度时停止；

判断Str1与Str2的关系，如果Str1不等于Str2，两个路径都向上走一层，若还不相等relation值加1，直到Str1等于Root1、或者Str2等于Root2时停止判断；

第5步、亲缘关系测试结束，当前两张照片的关系值为relation，数值越小说明两张照片的关系越近。

4.根据权利要求1所述的基于亲缘关系的照片自动排版方法，其特征在于，所述的照片的搜索过程就是根据不同照片之间的亲缘关系，进行同文件夹替换，替换过程如下：

A、首先寻找出当前要可排放的最优组合，照片数目为n；

B、计算第i张和第i+1张照片的亲缘关系R，i小于等于n-1；

C、以第i张照片的路径为基准路径，在基准路径及其子文件夹下搜索尺寸与第i+1张照片相同的照片，若找到，搜索到的照片为choose，执行步骤D；i加1，重复执行步骤B；

D、判断照片choose第i张照片间的亲缘关系R’，若R’<R，用choose替换第i+1张照片，i加1，重复执行步骤B；不满足条件，不进行任何替换，i加1，重复执行步骤B。

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