一種基于加權顏色形狀特征和LBP服裝圖像檢索方法

一種基于加權顏色形狀特征和LBP服裝圖像檢索方法基于加權顏色形狀特征和LBP的服裝圖像檢索方法摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和電子商務的興起，服裝圖像檢索技術已經(jīng)成為了一項重要的研究方向。本論文提出了一種基于加權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，我們對服裝圖像進行預處理，將圖像轉換為Lab顏色空間，并使用直方圖均衡化來提高亮度均衡性。接下來，我們提取服裝圖像的加權顏色形狀特征，使用基于顏色直方圖和形狀特征的加權方法來準確表示圖像。最后，我們將LBP算法引入到圖像檢索中，通過計算局部二值模式直方圖來描述圖像紋理信息。在實驗中，我們使用了一個包含大量服裝圖像的數(shù)據(jù)庫，通過與基準方法進行比較，驗證了我們方法的有效性和優(yōu)越性。關鍵詞：服裝圖像檢索，加權顏色形狀特征，局部二值模式，圖像預處理1.引言服裝圖像檢索技術在電子商務和時尚設計領域具有重要應用價值。然而，由于服裝的多樣性和復雜性，傳統(tǒng)的圖像檢索方法往往無法對服裝圖像進行準確的檢索。因此，研究一種高效準確的服裝圖像檢索方法具有重要意義。2.相關工作當前的服裝圖像檢索方法主要有基于顏色特征、形狀特征、紋理特征和深度學習特征等。然而，這些方法在處理服裝圖像時存在各種問題，如對光照變化和遮擋敏感，無法準確地表達服裝的形狀和紋理信息等。3.方法本文提出的基于加權顏色形狀特征和LBP的服裝圖像檢索方法主要包括預處理、特征提取和圖像匹配三個步驟。3.1預處理在預處理階段，我們首先將服裝圖像從RGB顏色空間轉換為Lab顏色空間，這是因為Lab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提高圖像的亮度均衡性，從而減少光照變化對圖像檢索的影響。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顏色特征。我們使用顏色直方圖來表示圖像的顏色特征，并根據(jù)顏色特征的重要性對顏色直方圖進行加權。具體來說，我們根據(jù)服裝的重要顏色進行加權，這些顏色可以從服裝圖像的標簽中獲取。接下來，我們提取服裝圖像的形狀特征，使用輪廓提取算法來計算服裝的形狀信息。最后，我們將加權的顏色特征和形狀特征組合成一個綜合特征向量。3.3圖像匹配在圖像匹配階段，我們引入局部二值模式（LBP）算法來描述圖像的紋理信息。具體來說，我們將服裝圖像劃分為多個小區(qū)域，并計算每個小區(qū)域的LBP直方圖。然后，我們將LBP直方圖與數(shù)據(jù)庫中的圖像進行比較，通過計算直方圖之間的差異來判斷圖像的相似性。4.實驗結果與分析我們在一個包含大量服裝圖像的數(shù)據(jù)庫上進行了實驗，通過與基準方法進行比較，驗證了我們方法的有效性和優(yōu)越性。實驗結果表明，我們的方法在服裝圖像檢索方面取得了較好的性能，具有較高的檢索準確率和較低的計算復雜度。5.結論本論文提出了一種基于加權顏色形狀特征和LBP的服裝圖像檢索方法。實驗結果表明，我們的方法在服裝圖像檢索中具有較好的性能。未來的研究方向可以集中在進一步提高檢索效果和擴展應用范圍上，如引入深度學習方法和優(yōu)化圖像匹配算法等。參考文獻：[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