Photomosaic images are composite images composed of many small images called tiles. In its overall visual effect, a photomosaic image is similar to the target image, and photomosaics are also called “montage art”. Noisy blocks and the loss of local information are the major obstacles in most methods or programs that create photomosaic images. To solve these problems and generate a photomosaic image in this study, we propose a tile selection method based on error minimization. A photomosaic image can be generated by partitioning the target image in a rectangular pattern, selecting appropriate tile images, and then adding them with a weight coefficient. Based on the principles of montage art, the quality of the generated photomosaic image can be evaluated by both global and local error. Under the proposed framework, via an error function analysis, the results show that selecting a tile image using a global minimum distance minimizes both the global error and the local error simultaneously. Moreover, the weight coefficient of the image superposition can be used to adjust the ratio of the global and local errors. Finally, to verify the proposed method, we built a new photomosaic creation dataset during this study. The experimental results show that the proposed method achieves a low mean absolute error and that the generated photomosaic images have a more artistic effect than do the existing approaches.

马赛克图像是由许多小的图像（称为图块）组成的合成图像。在整体视觉效果上，光马赛克图像与目标图像相似，光马赛克也称为“蒙太奇艺术”。在创建光马赛克图像的大多数方法或程序中，噪声块和本地信息的丢失是主要障碍。为了解决这些问题并生成光马赛克图像，我们提出了一种基于误差最小化的图块选择方法。可以通过将目标图像划分为矩形图案，选择适当的图块图像，然后将它们与权重系数相加来生成光马赛克图像。基于蒙太奇艺术的原理，可以通过整体误差和局部误差来评估生成的光马赛克图像的质量。在建议的框架下，通过误差函数分析，结果表明，使用全局最小距离选择图块图像会同时最小化全局误差和局部误差。此外，图像叠加的权重系数可用于调整全局误差和局部误差的比率。最后，为了验证所提出的方法，我们在本研究中建立了一个新的光马赛克创建数据集。实验结果表明，所提出的方法具有较低的平均绝对误差，并且所产生的光马赛克图像比现有方法具有更好的艺术效果。为了验证所提出的方法，我们在本研究中建立了一个新的光马赛克创建数据集。实验结果表明，所提出的方法具有较低的平均绝对误差，并且所产生的光马赛克图像比现有方法具有更好的艺术效果。为了验证所提出的方法，我们在本研究中建立了一个新的光马赛克创建数据集。实验结果表明，所提出的方法具有较低的平均绝对误差，并且所产生的光马赛克图像比现有方法具有更好的艺术效果。