[发明专利]一种服装图像的颜色特征提取方法

权利要求书

1.一种服装图像的颜色特征提取方法，其特征在于，至少包括以下步骤：S1、提供RGB格式的服装图像；S2、采用实例分割模型提取所述服装图像中服装所在的前景像素区域；S3、将所述前景像素区域的RGB像素值转到HSV空间，然后进行剔除肤色处理；S4、将S3中得到的前景像素区域进行提取超像素；S5、将S4中得到的所述超像素转换到CIELab空间；S6、使用DBSCAN算法对S5中得到的超像素聚类，得到超像素的聚类簇集合T,T＝{T1，T2，T3…Tn}，n是聚类簇数量，Tn是近似超像素的集合；S7、取每个簇Tn内超像素值的近似众数作为簇Tn的表征颜色Cn，取簇Tn内超像素的频数为Mn，Fn＝(Cn,Mn)；汇总所有聚类簇的表征颜色和频数，得到颜色特征F＝{F1,F2,F3…Fn}＝{(C1,M1),(C2,M2),(C3,M3)…(Cn,Mn)}；S8、基于S7中得到的颜色特征F进行计算所述服装图像之间的相似度；

所述颜色特征相似度的计算方法，至少包括以下步骤：提供第一图像和第二图像；

第一图像的颜色特征F1＝{(C₁₁，M₁₁)，(C₁₂，M₁₂)，(C₁₃，M₁₃)...(C_{max_x}，M_{max_x})}；

第二图像的颜色特征F2＝{(C₂₁，M₂₁)，(C₂₂，M₂₂)，(C₂₃，M₂₃)...(C_{max_y}，M_{max_y})}；

将颜色特征中的M分量进行L1范数归一化处理后为逻辑频数，0Mx＝1，∑Mx＝1；0My＝1，∑My＝1；使用曼哈顿距离表示表征颜色Cx和Cy之间的距离dx,y＝|Cx-Cy|；构造一个max_x*max_y的矩阵Matrix，Matrix[x,y]的值为dx,y；初始化总距离值global_distance＝0；遍历Matrix，找到颜色距离dx,y最小的x,y；Fx隶属于第一个图像的特征F1，Fy隶属于第二个图像的特征F2；计算Fx和Fy的距离＝min(Mx,My)*|Cx-Cy|，并将距离累计到global_distance上；从Fx和Fy的逻辑频数分量M中同时减去min(Mx,My)；若任意一个F的逻辑频数M等于0，此后该F不再参与计算；重复上述步骤；

所述上述步骤为：

遍历Matrix，找到颜色距离d_x，y最小的x,y；

F_x隶属于第一个图像的特征F1，F_y隶属于第二个图像的特征F2；

计算F_x和F_y的距离＝min(M_x,M_y)*|C_x-C_y|，并将距离累计到global_distance上；

从F_x和F_y的逻辑频数分量M中同时减去min(M_x,M_y)；若任意一个F的逻辑频数M等于0，此后该F不再参与计算；

global_distance即为两图的颜色特征序列的距离；获知global_distance的上界和下界；相似度的计算方法为：

若Color是RGB颜色空间，则global_distance的上界uplimit等于R、G、B三通道上界总和765；若Color是CIELab颜色空间，则global_distance的上界uplimit为L，a，b三通道的上界总和612。

2.如权利要求1所述的服装图像的颜色特征提取方法，其特征在于，所述的实例分割模型为Mask R-CNN。