[发明专利]简化的纹理比较引擎

说明书

用于计算涂层纹理指标的方法可以包括从图像接收目标涂层纹理变量。该方法还可以包括访问相对纹理特点数据库，该数据库存储多个涂层的纹理特点关系的集合。该方法还可以包括计算目标涂层纹理变量和与比较涂层相关联的目标涂层纹理变量之间的相关性。基于计算出的相关性，该方法可以包括计算目标涂层的相对纹理特点的集合，其指示目标涂层与比较涂层之间纹理的相对差异。所述相对纹理特点中的每一个相对纹理特点可以包括在所有角度上对目标涂层的评估。

背景技术

涂层已经使用了数百年以用于保护并且增加产品和结构的视觉吸引力。例如，房屋被涂漆或染色以保护下面的壁板免受天气影响并且还为房屋增加美学品质。类似地，汽车有时用多个专用层涂漆，以保护车辆的金属主体并且还增加车辆的视觉吸引力。

各种涂层可以具有对于某些用途有益的或期望的具体特征和特性。例如，不同的涂层可以具有不同的导电特性、不同的化学反应特性、不同的硬度特性、不同的UV特性和其它不同的特定于使用的特性。此外，涂层可以包括独特的视觉特征。例如，一些汽车涂层包括赋予涂层独特视觉效果的纹理特征。

提供高度一致的涂料组合物的能力是许多不同涂料市场的重要方面。例如，期望装饰涂层包括一致的颜色和视觉特征。类似地，将先前施加的涂层与可用涂层颜色匹配的能力是重要的。例如，当修复汽车涂层中的划痕时，期望匹配原始涂层的颜色和纹理。匹配涂层的能力需要一致的涂料组合物和工具，用于正确地识别目标涂层和/或识别可接受的组合物以匹配目标涂层。

在向最终用户提供复杂涂层和纹理信息方面存在显著的技术困难。例如，涂层信息涉及来自不同角度的大量不同测量。所产生的数据集可以是大的并且在实践中难以使用。由此，需要用于处理大型涂层数据集并以易于使用和理解的一致术语向最终用户呈现结果信息的技术上可靠的方法和方案。

发明内容

例如，本发明的实现可以包括用于计算涂层纹理指标的方法。该方法可以包括从目标涂层的图像接收目标涂层纹理变量。该方法还可以包括访问相对纹理特点数据库，该数据库存储多个涂层的纹理特点关系的集合。该方法还可以包括计算目标涂层纹理变量和与比较涂层相关联的体纹理数据变量之间的相关性。该方法还可以包括基于计算出的相关性计算目标涂层的相对纹理特点的集合，相对纹理特点指示目标涂层与比较涂层之间的纹理的相对差异。每个相对纹理特点可以包括对目标涂层的所有角度的评估。

此外，本发明的实现可以包括计算机化的系统，该计算机化的系统被配置为执行用于计算涂层纹理指标的方法。例如，该方法可以包括接收目标涂层纹理变量，其可以包括从目标涂层的图像生成的体纹理数据变量。该方法还可以包括，基于从相机使能的分光光度计接收的信息，识别与目标涂层相关联的涂层颜色。

此外，在该系统中实现的方法可以包括访问相对纹理特点数据库。相对纹理特点数据库可以包括与涂层颜色相关的一个或多个涂层的相对纹理特点的集合。所实现的方法还可以包括计算目标涂层纹理变量和与所提出的匹配涂层相关联的体纹理数据变量之间的相关性。另外，基于计算出的相关性，所实现的方法可以包括计算所提出的匹配涂层的相对纹理特点的集合，相对纹理特点指示目标涂层与所提出的匹配涂层之间的纹理的相对差异。每个相对纹理特点可以包括对目标涂层的所有角度的评估。还有，所实现的方法可以包括发送能够使显示器描绘该相对纹理特点的集合的数字数据。

另外，本发明的实现可以包括用于计算涂层纹理指标的方法。在这种情况下，该方法可以包括从目标涂层的图像接收目标涂层纹理变量，其可以包括从图像生成的体纹理数据变量。该方法还可以包括访问相对纹理特点数据库。相对纹理特点数据库可以包括用于多个涂层的纹理特点关系的集合。此外，该方法可以包括计算目标涂层纹理变量和与多个不同涂层相关联的体纹理数据变量之间的相关性。基于计算出的相关性，该方法可以包括计算目标涂层的相对纹理特点的集合，相对纹理特点指示目标涂层与多个不同涂层之间的纹理的相对差异，其中每个相对纹理特点包括对目标涂层的所有角度的评估。另外，该方法可以包括发送能够使显示器描绘该相对纹理特征的数字数据。