基于服装手绘草图的服装图像检索方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105718552A(43)申请公布日2016.06.29(21)申请号201610034389.0(22)申请日2016.01.19(71)申请人北京服装学院地址100029北京市朝阳区樱花路甲2号(72)发明人叶佩刘正东(74)专利代理机构北京正理专利代理有限公司11257代理人付生辉曹正凤(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称基于服装手绘草图的服装图像检索方法(57)摘要本发明公开了基于服装手绘草图的服装图像检索方法，该方法的步骤包括：获取服装手绘草图图像，利用自适应中值滤波器对该图像进行空域平滑预处理S1、对现有的服装样本图像进行图像分割，并利用自适应尺度边缘提取方法对图像轮廓进行提取S2、基于SURF算法，提取服装手绘图像和服装样本图像的特征点S3和建立现有服装样本图像数据库，利用服装手绘草图图像的特征点在数据库中检索，确定符合要求的服装样本图像S4。本方案将手绘草图的图像检索与服装样本良好的相结合，克服现有技术中只能采用刚性结构特征进行图像检索的问题；突破传统手绘草图的特征提取，将服装结构加入特征描述中，提高现有算法的检索效率。CN105718552ACN105718552A权利要求书1/2页1.基于服装手绘草图的服装图像检索方法，其特征在于，该方法的步骤包括：S1、获取服装手绘草图图像，利用自适应中值滤波器对该图像进行空域平滑预处理；S2、对现有的服装样本图像进行图像分割，并利用自适应尺度边缘提取方法对图像轮廓进行提取；S3、基于SURF算法，提取服装手绘图像和服装样本图像的特征点；S4、建立现有服装样本图像数据库，利用服装手绘草图图像的特征点在数据库中检索，确定符合要求的服装样本图像。2.根据权利要求1所述的服装图像检索方法，其特征在于，所述步骤S1中利用自适应中值滤波器对该图像进行预处理的步骤包括：S11、将大小为M×N的服装手绘草图图像分为S个子块，任意选取第k个子块Bk中的某一待检测像素点(i,j)作为中心，构建以该点为中心的X×Y大小的检测滤波窗口内所有像素点的灰度值的集合：Ai，j＝{f(i+s，j+t)|(i，j)∈Bk，s，t∈[-1，1]}，其中，f(i+s，j+t)为该点(i，j)在st邻域内的灰度值，s、t代表增量值，并且灰度值范围在子块Bk之中；S12、将该集合中最大灰度值Max(i,j)和最小灰度值Min(i,j)以外的所有点的灰度值构成集合Ci,j，并求得该集合中所有灰度值的平均值T(i,j)；S13、基于该平均值T(i,j)，判断第k个子块Bk中的噪声点；若改集合中某像素点(i,j)的灰度值f(i,j)与平均灰度值T(i,j)的差大于检测阈值Td，同时该点灰度值与Max(i,j)和Min(i,j)中某一值相等，则该点为噪声点，并记为yi,j＝1，若否，则改为为非噪声点，并记为yi,j＝0；即：(f(i，j)＝Max(i，j)∪f(i，j)＝Min(i，j))∩(f(i，j)-T(i，j)≥Td)。3.根据权利要求2所述的服装图像检索方法，其特征在于，根据图像中噪声干扰程度调整检测阈值Td的大小。4.根据权利要求2所述的服装图像检索方法，其特征在于，所述检测滤波窗口的尺寸干扰系数pk等于该子块中噪声点个数与子块中包含像素点总数之比；若pk较小时，应选取较小尺寸的滤波窗口，若pk较大时，应取较大尺寸的滤波窗口。5.根据权利要求1所述的服装图像检索方法，其特征在于，所述步骤S2中边缘提取的步骤包括：S21、沿x方向和y方向建立服装样本图像的一阶倒数，得到两个基本小波：其中，θ(x,y)是二维平滑函数；S22、将尺度参数a引入两个基本小波中，得到：其矢量形式为：其中，fs(x,y)是f(x，y)平滑后所得图像；S23、基于步骤S21和S22，定位样本图像的边缘为：2CN105718552A权利要求书2/2页该式取极值，经去噪滤波处理后，获得其图像轮廓。6.根据权利要求1所述的服装图像检索方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31、构建待提取图像的积分图像；S32、以2σ的窗口尺寸，利用Haar小波对样本图像和手绘图像进行滤波，其中，σ为尺度空间；S33、利用标准差为3σ的高斯函数，对滤波后的积分图像进行加权，获得待提取图像的描述特征向量。7.根据权利要求1所述的服装图像检索方法，其特征在于，所述图像数据库包括：服装外形与服装部件，以及服装部件之间的关系；其中，对于每一个描述算子都包含一个关键点附近的四个直方图，每个直方图有8个方向，每一个小格箭头方向都代表了像素梯度方向，箭头长度代表该像素的幅值。8.根据权利要求1所述的服装图像检索方法，其特征在于