[发明专利]基于颜色矩的衣服检索方法

权利要求书

1.一种基于颜色矩的衣服检索方法，依次包括以下步骤：

（1）输入待检索衣服图片，对其进行预处理，得到预定像素的图片；

（2）将所述预定像素的图片均分为K块；

（3）对于每个块，将其中每个像素由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，并将每个像素的H（0-360），S（0-1），V（0-255）值进行归一化操作，即H/360，V/255，进而计算该块的颜色矩；

（4）级联待检索衣服图片的K块颜色矩，得到L=9*K维的级联颜色矩，即为该图片的颜色特征，Q(q₀,q₁,...q_L-1)即为待检索衣服图片的级联颜色矩向量；

（5）遍历衣服库的颜色特征数据库中的所有颜色特征，与待检索衣服图片的级联颜色矩向量Q(q₀,q₁,...q_L-1)进行相似性计算和比较，并根据颜色特征相似度进行排序，得到最相似的图像，即完成了图像检索过程。

2.如权利要求1所述的基于颜色矩的衣服检索方法，其特征在于：所述衣服库的颜色特征数据库的构建包括以下步骤：

（1）对衣服库中的一衣服图片进行预处理，得到预定像素的图片；

（2）将预处理后的预定像素的衣服图片均分为K块；

（3）对于每个块，将其中每个像素由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，并将每个像素的H（0-360），S（0-1），V（0-255）值进行归一化操作，即H/360，V/255，进而计算该块的颜色矩；

（4）级联衣服图片的K块颜色矩，得到L=9*K维的级联颜色矩，即为该图片的颜色特征；

（5）遍历衣服库中其他各张图片，按以上四个步骤得到其他各张图片的级联颜色矩向量，最后得到衣服库的颜色特征数据库。

3.如权利要求2所述的基于颜色矩的衣服检索方法，其特征在于：颜色矩包括一次矩、二次矩及三次矩，定义第j张图片第i通道的像素为p_ij，

一次矩为:

$E_i=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{N}{p}_{\mathrm{ij}}$

二次矩为：

${\mathrm{\σ}}_i=\sqrt{\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(p_{\mathrm{ij}}-E_i)}^2\right)}$

三次矩为：

$s_i=\sqrt[3]{\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(p_{\mathrm{ij}}-E_i)}^3\right)}$

那么第k张图片的颜色矩为(E_k1,σ_k1,s_k1,E_k2,σ_k2,s_k2,E_k3,σ_k3,s_k3)。