[发明专利]图像处理方法及系统

摘要

本发明公开了一种图像处理方法及系统，以在线给出用户的着装建议。该系统包括客户端，用于获取用户的着装建议请求，根据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，将着装建议请求连同所采集图像发送给远程服务器，以及将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，获取客户端的着装建议请求和采集图像，提取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客户端返回着装建议结果。

主权项

一种图像处理方法，执行于远程服务器端，其特征在于，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fij，则相应的概率密度为pij为：pij＝fij/(M×N)；i,j＝0,1,…,255以i,j为之变量，Pij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和噪声，则背景和目标出现的概率可以定义为：w0(s,t)=Pr(c0)=Σi=0sΣj=0tpijw1(s,t)=Pr(c1)=Σi=s+1255Σj=t+1255pij]]>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：μ0=μ0(s,t)=(μ0s,μ0t)T=[Σi=0sΣj=0tipij/w0(s,t),Σi=0sΣj=0tjpij/w0(s,t),]Tμ1=μ1(s,t)=(μ1s,μ1t)T=[Σi=s+1255Σj=t+1255ipij/w1(s,t),Σi=s+1255Σj=t+1255jpij/w1(s,t),]T]]>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σB的迹tr(σB)作为目标和背景的类间距离测度函数：μ2s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。