[发明专利]一种布料图像颜色特征提取方法

摘要

本发明涉及一种布料图像颜色特征提取方法。该方法在进行图像颜色量化等级划分时提出了基于主色聚类方法的改进颜色空间量化方法，可以对图像中各个像素的颜色进行更好的灰度量化工作。同时，采用了主色权重直方图的方法提取图像的主色直方图以及各个主色的颜色占比信息，从而提高布料图像检索的准确性，高效地检索出满足用户的布料图像。

主权项

一种布料图像颜色特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：A、采用图像均衡化的方法对布料图像I进行增强预处理，同时采用总体变分法对布料图像I进行复原预处理，得到预处理后的布料图像I'；B、提取布料图像I'所有像素点的位置信息以及RGB颜色分量信息；C、对获得的每个像素点的RGB颜色分量通过公式(1)‑(4)转化为HSV颜色空间分量，得到H分量、S分量和V分量的值：其中，v'＝max(R,G,B)，R,G,B∈{0,1,2,...,255}，H∈[0°，360°],S∈[0,1],V∈[0,1]；D、对H分量、S分量和V分量进行非均匀量化：对布料图像I'中的任意一个点Pij，i＝1,2,...,M,j＝1,2,...,N，M是布料图像I'的宽度，N是布料图像I'的长度，对于Pij分别对应一个Hc,Sc,Vc，其中，Hc＝{316,21,41,76,156,191,271,296}、Sc＝{0,0.2,0.7}、Vc＝{0,0.2,0.7}，计算：d(Hcij,Hck)=min{d(Hcij,Hck)|∀i∈{1,2,...,M},∀j∈{1,2,...N},∀k∈{1,2,...,8}}]]>d(Scij,Sck)=min{d(Scij,Sck)|∀i∈{1,2,...,M},∀j∈{1,2,...N},∀k∈{1,2,3}}]]>d(Vcij,Vck)=min{d(Vcij,Vck)|∀i∈{1,2,...,M},∀j∈{1,2,...,N},∀k∈{1,2,3}}]]>则可得到点pij的颜色值为：其中Hc为H分量轴心点集合，Sc为S分量轴心点集合，Vc为V分量轴心点集合；Hck为集合Hc中的元素，Sck为集合Sc中的元素，Vck为集合Vc中的元素；d为步距；E、得到布料图像I'非均匀量化之后的72维量化等级的颜色直方图HI,HI表示如公式(5)所示：其中，ck,k＝0,1,2,...,n表示经步骤D对布料图像I'量化之后得到的图像的第k个颜色分量，这里n＝72，表示有72个颜色量化等级；表示第ck个颜色量化等级所占的颜色比例；F、建立颜色量化等级与每个颜色量化等级所占的颜色比例的键值对PC，如公式(6)所示：G、对公式(6)中的各种颜色分量ck按照它们各自所占的百分比的值从大到小排序；设定阈值T，当时，选定颜色ck为布料图像I'的主颜色；当时，去除对应的颜色分量，得到排序并通过阈值T筛选之后的颜色量化等级与所占比例的键值对，如公式(7)所示：