[发明专利]一种基于服装替换的色彩搭配评估方法

权利要求书

1.一种基于服装替换的色彩搭配评估方法，其特征在于，具体步骤如下：

(1)利用前景检测、中线检测方法实现服装替换；

(2)利用Matsuda色彩和谐度模型对肤色与服装的色彩搭配进行评估；

其中：

步骤(1)所述实现服装替换，具体过程如下：

(11)对于每一张输入的用户日常着装图片，和n张用户选定想要购买或比较的服装图片，利用grabcut算法做前景检测，获得服装和人体的矩形框大小，调整服装和人体的大小，将人体和服装放缩到统一的长宽比例；

(12)对用户图片和服装图片用canny算子做边缘检测，之后进行中线检测，保证服装替换在轴线位置的准确性；

(13)利用人脸的Haar特征分类器对用户图片做人脸检测，获得人脸检测的矩形框；服装替换时，检测服装的最高点，由最高点位置匹配人体的颈部位置；

(14)拷贝服装图片中阈值小于一定范围的像素点，以过滤掉锯齿边缘，从而将服装拷贝到用户图片中，完成换装；

步骤(2)所述利用Matsuda色彩和谐度模型对肤色与服装的色彩搭配进行评估，具体过程如下：

(21)对于每一张传入的图片，基于HSV色彩空间，计算图片的色调直方图：计算每个像素点的HSV值；定义一共有360种颜色，角度为0度到1度之间的认为是同一种颜色；直方图的数值对应每种颜色的饱和度之和，该数值越大，该种颜色占据整幅图的比例越高；

(22)色彩和谐度分为八种类别，根据色调直方图，采用K-means聚类，将图片匹配到最相近的一种类别中；

(23)计算该图片色调直方图与匹配类别的距离作为色彩和谐度打分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(11)中所述利用grabcut算法做前景检测，将人体和服装放缩到统一的长宽比例，具体过程如下：

(111)用一个矩形框大致圈定图像上的前景对象，生成一个初始化的掩码矩阵；

(112)掩码矩阵的值有四种：GC_BGD＝0为背景，GC_FGD＝1为前景，GC_PR_BGD＝2表示可能为背景，GC_PR_FGD＝3表示可能为前景；将8位3通道CV_8UC3的待分割源图像进行处理，规则为：矩形外面的部分一定是背景，在掩码图中对应的像素值为GC_BGD，而矩形内部的值可能为前景，对应的像素值为GC_PR_FGD；并多次迭代这个过程，得到最终的结果图像；

(113)遍历掩码矩阵，判断可能为前景的像素点，获得前景图像的范围，即人体和服装的矩形框；

(114)将人体和服装的图像范围——长宽比放缩到统一尺寸。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(12)中所述用canny算子做中线检测，具体过程如下：

(121)对图像做平滑处理：用高斯滤波器平滑图像——将图像与尺度为σ的高斯函数做卷积；

(122)边缘强度计算：用一阶偏导有限差分计算图像的边缘幅度及方向；Canny算子卷积模板：

p[i,j]＝(f[i,j+1]-f[i,j]+f[i+1,j+1]-f[i+1,j])/2

Q[i,j]＝(f[i+1,j]-f[i,j]+f[i+1,j+1]-f[i,j+1])/2

θ＝arctan(Q[i,j]/p[i,j])

其中，f为图像灰度值，(i,j)表示像素点的位置，f[i,j]为像素点(i,j)的图像灰度值；p代表X方向梯度幅值，Q代表Y方向梯度幅值，M是该点幅值，θ是梯度方向，也就是角度；

(123)非极大值抑制：只有局部极大值标记为边缘；若中心点在沿其方向上邻域的梯度幅值最大，则保留；否则，抑制；

(124)滞后阈值化处理：用双阈值算法检测和连接边缘；当边缘强度大于高阈值时立即设置为边缘点，低于低阈值时立即剔除；在中间的作为潜在边缘点，按下列原则处理：只有这些点能按照某一路径与已存在边缘点相连时，它们才被接受为边缘点；组成这一路径的点边缘幅度都要大于低阈值；双阈值是按照直方图来选择的，首先把梯度幅值的直方图求出来，选取占直方图总数的一定比例所对应的梯度幅值为高阈值，高阈值的一半为低阈值；

(125)从上到下遍历边缘取中点的均值，得到中线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(23)中所述计算该图片色调直方图与匹配类别的距离作为色彩和谐度打分，具体过程如下：

(231)依照Matsuda模型的八个模板，得分的定义是图像直方图与指定样式的距离，计算出图像相对于和谐度模板的得分；

(232)提取出换装后的人，目前图像包含肤色信息，服装颜色信息；将Matsuda模型应用于服装色彩搭配评估；利用高斯函数标准化对色彩和谐度匹配模板距离打分做标准化，并用sigmoid函数映射到0-1之间。