[发明专利]一种图像匹配的方法及其系统

权利要求书

1.一种图像匹配的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

获取待处理图像；

从待处理图像中获取第一目标图像；

从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像；

对获取的第二目标图像以及第三目标图像进行信息标定；

根据信息标定对第二目标图像进行调整；

将第二目标图像与第三目标图像进行渲染输出；

其中第二目标图像为服装图像；第三目标图像为人台图像；

其中，对第二目标图像进行信息标定包括，在第二图像上标定服装类型、上下服装的服装特征点坐标；对第三目标图像进行信息标定包括，在人台图像上标定人体骨骼节点的坐标信息，以及根据人体骨骼节点的坐标信息获取人体外部轮廓坐标；

对第二目标图像进行适配调整具体为，判断服装特征点坐标与人体外部轮廓坐标的距离，根据二者坐标之间的距离对第二目标图像进行调整；

其中，设定三个评判函数，三个评判函数分别为：

其中，，；

其中，为C0部分灰度级出现的概率，表示C0部分的灰度均值，为C1部分灰度级出现的概率，表示C1部分的灰度均值，i表示第i个灰度级，为第i个灰度级出现的概率，L为待处理图像的灰度级总数，表示C0部分的方差，表示C1部分的方差；

取三个评判函数、、的最大值所对应的阈值即为分割阈值，根据分割阈值划分的待处理图像的指定部分为第一目标图像。

2.如权利要求1所述的图像匹配的方法，其特征在于，获取的第一目标图像为带有服装的人台图像。

3.如权利要求2所述的一种图像匹配的方法，其特征在于，从待处理图像中获取第一目标图像具体包括以下子步骤：

确定待处理图像的稳定程度；

根据待处理图像的稳定程度确定分割阈值，根据分割阈值确定第一目标图像。

4.如权利要求3所述的图像匹配的方法，其特征在于，其中稳定值H具体表示为：

其中，表示灰度值x在待处理图像中出现的频率。

5.如权利要求1所述的图像匹配的方法，其特征在于，第二目标图像为服装图像，包括上装图像和/或下装图像，第三目标图像为人台图像。

6.如权利要求5所述的图像匹配的方法，其特征在于，从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像具体包括以下步骤：

确定检测阈值和跟踪阈值；

根据检测阈值确定第一目标图像的第一目标点；

根据第一目标点与跟踪阈值确定第二目标点与第三目标点，根据第二目标点确定第二目标图像，以及根据第三目标点确定第三目标图像。

7.如权利要求6所述的图像匹配的方法，其特征在于，检测阈值大于跟踪阈值。

8.如权利要求6所述的图像匹配的方法，其特征在于，以第一目标点为基准，查找与第一目标点相邻的点的灰度值是否大于跟踪阈值，若第一目标点相邻的点的灰度值大于跟踪阈值，则将其作为第二目标点，多个第二目标点构成第二目标图像。