[发明专利]一种基于颜色和纹理特征聚类的数码迷彩生成方法和装置

权利要求书

1.一种基于颜色和纹理特征聚类的数码迷彩生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像，将所述待处理图像灰度化后通过局部二值模式算法进行纹理特征提取，得到纹理特征矩阵；

根据所述待处理图像的颜色特征矩阵进行颜色聚类，确定所述待处理图像的主色信息以及各主色的像素面积大小；

以所述各主色的像素面积大小为纹理聚类的集群大小，根据所述纹理特征矩阵进行纹理聚类，得到各类纹理斑点；

根据所述各主色的像素面积大小，根据所述主色信息将聚类后的主色填充到各类纹理斑点中，形成数码迷彩图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待处理图像，将所述待处理图像灰度化后通过局部二值模式算法进行纹理特征提取，得到纹理特征矩阵之后，还包括：

获取所述待处理图像像素的颜色特征(R，G，B)和纹理特征(T)；

将所述颜色特征(R，G，B)和所述纹理特征(T)组合成四维特征向量(R，G，B，T)，由每个像素的四维特征向量构成特征矩阵；

通过遗传算法对所述特征矩阵进行优化，得到优化后的初始聚类中心。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过遗传算法对所述特征矩阵进行优化，得到优化后的初始聚类中心，包括：

通过改进的遗传算法对所述特征矩阵进行优化，得到优化后的初始聚类中心；所述改进的遗传算法中以各类聚类中心的距离作为类间距离，以所述类间距离作为改进的遗传算法的适应度函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述待处理图像的颜色特征矩阵进行颜色聚类，确定所述待处理图像的主色信息以及各主色的像素面积大小，包括：

根据所述初始聚类中心得到颜色初始聚类中心；

根据所述颜色初始聚类中心和所述待处理图像的颜色特征矩阵，通过k-means聚类算法进行颜色聚类；

得到所述待处理图像的主色信息以及各主色的像素面积大小。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，以所述各主色的像素面积大小为纹理聚类的集群大小，根据所述纹理特征矩阵进行纹理聚类，得到各类纹理斑点，包括：

根据所述初始聚类中心得到纹理初始聚类中心；

以所述各主色的像素面积大小为纹理聚类的集群大小，根据所述纹理初始聚类中心和所述纹理特征矩阵，通过k-means聚类算法进行纹理聚类；

得到各类纹理斑点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述各主色的像素面积大小，根据所述主色信息将聚类后的主色填充到各类纹理斑点中，形成数码迷彩图像，包括：

根据所述各主色的像素面积大小，将聚类后的主色填充到各类纹理斑点中；其中，像素面积大的主色填充到对应集群面积大的纹理斑点中；

形成数码迷彩图像。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，根据迷彩主色不宜过多的原则，聚类数取值为3～6。

8.一种基于颜色和纹理特征聚类的数码迷彩生成装置，其特征在于，所述装置包括：

纹理特征矩阵确定模块，用于获取待处理图像，将所述待处理图像灰度化后通过局部二值模式算法进行纹理特征提取，得到纹理特征矩阵；

颜色聚类模块，用于根据所述待处理图像的颜色特征矩阵进行颜色聚类，确定所述待处理图像的主色信息以及各主色的像素面积大小；

纹理聚类模块，用于以所述各主色的像素面积大小为纹理聚类的集群大小，根据所述纹理特征矩阵进行纹理聚类，得到各类纹理斑点；

颜色填充模块，用于根据所述各主色的像素面积大小，根据所述主色信息将聚类后的主色填充到各类纹理斑点中，形成数码迷彩图像。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。