[发明专利]一种基于分类服装的颜色特征提取方法及服装检索系统

摘要

本发明公开了一种基于分类服装的颜色特征提取方法，步骤为：获取服装图像；将服装图像的颜色转换为HSV空间；去除服装图像背景；计算服装图像的H分量颜色直方图并对其进行N阶量化；寻找H分量颜色直方图中占比最多的分量作为最大H分量峰值；采用基于阈值的峰值判断法寻找满足条件的H分量峰值；根据H分量峰值总数进行服装图像分类，针对各种类别的服装图像分别对应选取相应的聚类数目以及初始聚类中心；本发明根据分类后的服装确定聚类数目和初始聚类中心，能够提取到更加稳定的主颜色特征值，有效减少了颜色特征提取时的计算量和计算时间。将本发明方法应用到服装图像检索时，能够有效提高检索的查准率和查全率，并且使检索结果更加稳定。

主权项

1.一种基于分类服装的颜色特征提取方法，其特征在于，步骤如下：S1、获取服装图像；S2、将服装图像的颜色转换为HSV空间；S3、去除服装图像背景；S4、计算服装图像的H分量颜色直方图，并对其进行N阶量化；S5、寻找H分量颜色直方图中占比最多的分量作为最大H分量峰值；S6、采用基于阈值的峰值判断法进行服装图像分类，具体如下：寻找H分量颜色直方图中与最大H分量峰值距离大于Y值且分量频数与最大H分量峰值频数之比大于阈值X的H分量峰值，统计上述寻找到的H分量峰值个数，计算上述寻找到的H分量峰值个数和步骤S5中寻找到的最大H分量峰值个数总和，将该总和作为H分量峰值总数，然后根据该H分量峰值总数进行服装图像分类，将该H分量峰值总数为a的服装图像分类为A，将该H分量峰值总数为a+1～b的服装图像分类为B，将该H分量峰值总数为b+1以上的服装图像分类为C；S7、针对各种类别的服装图像分别对应选取相应的聚类数目以及初始聚类中心，然后提取出服装图像的主颜色特征值，具体如下：S71、针对步骤S5中寻找到的最大H分量峰值和步骤S6中寻找到的各H分量峰值对应的占比进行对比；S72、针对于分类为A的服装图像采用步骤S71中获取到的占比从大到小排名第一的H分量峰值作为主颜色特征值；S73、针对于分类为B的服装图像，采用k均值聚类算法提取主颜色特征值，其中选取的聚类数目为m，并将步骤S71中获取到的占比从大到小排名前m的m个H分量峰值作为初始聚类中心；S74、针对于分类为C的服装图像，采用k均值聚类算法提取主颜色特征值，其中选取的聚类数目为n，并将步骤S71中获取到的占比从大到小排名前n的n个H分量峰值作为初始聚类中心，其中n大于m。