[发明专利]图像处理方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及系统。

背景技术

移动领域硬件技术的高速发展赋予了智能移动终端更广阔的应用前景，智能移动终端成为个人连接网络和企业提供服务的重要平台。例如：Android系统作为当前市场占有率最高的智能移动操作系统，其开放性、丰富的硬件特性、免费的服务和快速的更新迭代使得可移动设备的性能日益增强，与计算机的差距日益缩小，应用也日益丰富，功能多样。

传统的服装搭配检测方式一般由求职者本人或者周围人根据书籍、网络或经验进行判断，其存在主观性、随意性、局限性等不足。

随着计算机数字图像处理技术以及人工智能技术的不断发展，人们可以尝试利用计算机代替人来对求职者的服装搭配进行评判。

发明内容

本发明目的在于公开一种图像处理方法及系统，以在线给出用户的着装建议。

为实现上述目的，本发明公开了一种图像处理方法，执行于客户端的步骤包括：

获取用户的着装建议请求；

根据所述着装建议请求建立与远程服务器的连接，并打开摄像头采集用户的全身图像；

将所述着装建议请求连同所采集图像发送给所述远程服务器；以及

将所述远程服务器反馈的着装建议结果显示输出。

与之对应的，执行于服务器端的图像处理方法包括：

建立与客户端的远程连接；

获取所述客户端的着装建议请求和采集图像；

提取所述采集图像的全身轮廓特征、面部轮廓特征及服饰颜色分布特征；

通过K-means统计向量方法获取与该全身轮廓特征、面部轮廓特征及服饰颜色分布特征对应的指导模型；

根据该指导模型向所述客户端返回着装建议结果；

其中，所述提取所述采集图像的全身轮廓特征、面部轮廓特征及服饰颜色分布特征之前还包括：采用如下递推算法将所采集图像中的用户图像与背景分离：

设图像f(x,y)尺寸为M×N，定义以(x,y)为中心的像素点邻域平均灰度为：

其中,k为像素邻域的大小；

记像素灰度值为i且邻域平均灰度值为j的像素点个数为f_ij，则相应的概率密度为p_ij为：

p_ij＝f_ij/(M×N)；i,j＝0,1,…,255

以i,j为之变量，P_ij为变量，形成二维直方图，假设二值灰度直方图被分割阈值(s,t)分为四部分，对角线经过区域分别对应背景和目标，远离对角线的区域对应缘边(或称为“边缘”)和噪声，则背景和目标出现的概率可以定义为：

在二维OTSU算法中假设w₀+w₁≈1，目标和背景的均值矢量定义为：

总体均值μ₂定义为：

目标和背景的类间离散测度矩阵定义为：

采用矩阵σ_B的迹tr(σ_B)作为目标和背景的类间距离测度函数：

μ_2s为μ₂在s方向的分解量，显然测度函数的大小只与w₀(s,t)，μ₀(s,t)和μ₁(s,t)这三个量有关，二维OTSU算法的分割阈值(s₀,t₀)取在矩阵的迹为最大时。

为实现上述目的，本发明公开了一种图像处理系统，包括：

客户端，用于获取用户的着装建议请求，根据所述着装建议请求建立与远程服务器的连接，并打开摄像头采集用户的全身图像，将所述着装建议请求连同所采集图像发送给所述远程服务器，以及将所述远程服务器反馈的着装建议结果显示输出；

服务器端，用于建立与客户端的远程连接，获取所述客户端的着装建议请求和采集图像，提取所述采集图像的全身轮廓特征、面部轮廓特征及服饰颜色分布特征，通过K-means统计向量方法获取与该全身轮廓特征、面部轮廓特征及服饰颜色分布特征对应的指导模型，以及根据该指导模型向所述客户端返回着装建议结果。

本发明具有以下有益效果：