一種基于加權(quán)顏色形狀特征和LBP服裝圖像檢索方法

一種基于加權(quán)顏色形狀特征和LBP服裝圖像檢索方法基于加權(quán)顏色形狀特征和LBP的服裝圖像檢索方法摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和電子商務(wù)的興起，服裝圖像檢索技術(shù)已經(jīng)成為了一項(xiàng)重要的研究方向。本論文提出了一種基于加權(quán)顏色形狀特征和局部二值模式（LBP）的服裝圖像檢索方法。首先，我們對(duì)服裝圖像進(jìn)行預(yù)處理，將圖像轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)ab顏色空間，并使用直方圖均衡化來(lái)提高亮度均衡性。接下來(lái)，我們提取服裝圖像的加權(quán)顏色形狀特征，使用基于顏色直方圖和形狀特征的加權(quán)方法來(lái)準(zhǔn)確表示圖像。最后，我們將LBP算法引入到圖像檢索中，通過(guò)計(jì)算局部二值模式直方圖來(lái)描述圖像紋理信息。在實(shí)驗(yàn)中，我們使用了一個(gè)包含大量服裝圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)與基準(zhǔn)方法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了我們方法的有效性和優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：服裝圖像檢索，加權(quán)顏色形狀特征，局部二值模式，圖像預(yù)處理1.引言服裝圖像檢索技術(shù)在電子商務(wù)和時(shí)尚設(shè)計(jì)領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。然而，由于服裝的多樣性和復(fù)雜性，傳統(tǒng)的圖像檢索方法往往無(wú)法對(duì)服裝圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的檢索。因此，研究一種高效準(zhǔn)確的服裝圖像檢索方法具有重要意義。2.相關(guān)工作當(dāng)前的服裝圖像檢索方法主要有基于顏色特征、形狀特征、紋理特征和深度學(xué)習(xí)特征等。然而，這些方法在處理服裝圖像時(shí)存在各種問(wèn)題，如對(duì)光照變化和遮擋敏感，無(wú)法準(zhǔn)確地表達(dá)服裝的形狀和紋理信息等。3.方法本文提出的基于加權(quán)顏色形狀特征和LBP的服裝圖像檢索方法主要包括預(yù)處理、特征提取和圖像匹配三個(gè)步驟。3.1預(yù)處理在預(yù)處理階段，我們首先將服裝圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)ab顏色空間，這是因?yàn)長(zhǎng)ab顏色空間可以更好地反映人的感知顏色。然后，我們使用直方圖均衡化來(lái)提高圖像的亮度均衡性，從而減少光照變化對(duì)圖像檢索的影響。3.2特征提取在特征提取階段，我們首先提取服裝圖像的加權(quán)顏色特征。我們使用顏色直方圖來(lái)表示圖像的顏色特征，并根據(jù)顏色特征的重要性對(duì)顏色直方圖進(jìn)行加權(quán)。具體來(lái)說(shuō)，我們根據(jù)服裝的重要顏色進(jìn)行加權(quán)，這些顏色可以從服裝圖像的標(biāo)簽中獲取。接下來(lái)，我們提取服裝圖像的形狀特征，使用輪廓提取算法來(lái)計(jì)算服裝的形狀信息。最后，我們將加權(quán)的顏色特征和形狀特征組合成一個(gè)綜合特征向量。3.3圖像匹配在圖像匹配階段，我們引入局部二值模式（LBP）算法來(lái)描述圖像的紋理信息。具體來(lái)說(shuō)，我們將服裝圖像劃分為多個(gè)小區(qū)域，并計(jì)算每個(gè)小區(qū)域的LBP直方圖。然后，我們將LBP直方圖與數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像進(jìn)行比較，通過(guò)計(jì)算直方圖之間的差異來(lái)判斷圖像的相似性。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析我們?cè)谝粋€(gè)包含大量服裝圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，通過(guò)與基準(zhǔn)方法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了我們方法的有效性和優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在服裝圖像檢索方面取得了較好的性能，具有較高的檢索準(zhǔn)確率和較低的計(jì)算復(fù)雜度。5.結(jié)論本論文提出了一種基于加權(quán)顏色形狀特征和LBP的服裝圖像檢索方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在服裝圖像檢索中具有較好的性能。未來(lái)的研究方向可以集中在進(jìn)一步提高檢索效果和擴(kuò)展應(yīng)用范圍上，如引入深度學(xué)習(xí)方法和優(yōu)化圖像匹配算法等。參考文獻(xiàn)：[1]Liu,L.,Liu,X.,Lin,L.,&Kang,W.(2017).Clothesimageretrievalviamulti-labellearningwithFishervectors.Neurocomputing,247(3),175-181.[2]Wang,Y.,Zhao,Q.,Yu,J.,&Zhang,X.(2018).Clothingcategoryandattributerecognitionbasedonautomaticvisualattributelearning.IEEEAccess,6,18244-18254.[3]Yu,T.,Gong,Y.,Zhang,Y.,&Wang,T.(201