本文關(guān)鍵詞：服裝款式圖提取及其模式識(shí)別的研究

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【摘要】：對(duì)于電子化量身定制(electronic Made To Measure,eMTM)服裝系統(tǒng)的研究,目前主要集中在人體尺寸的獲取、樣板快速生成和虛擬試衣等方面。服裝款式圖的獲取主要來(lái)源于服裝設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)。本論文主要采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),對(duì)服裝款式圖的逆向提取與模式識(shí)別做了系統(tǒng)性的研究,是對(duì)傳統(tǒng)服裝計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(Garment Computer Aided Design,GCAD)系統(tǒng)功能性的擴(kuò)展。對(duì)具體的研究工作與思路概括如下:(1)服裝圖像的分割和分割效果客觀(guān)評(píng)價(jià)方法本文研究?jī)煞N產(chǎn)生過(guò)分割初始圖像的算法,最新的圖像分割算法gPb-owtucm和Mean shift分割算法。采用gPb-owt-ucm算法處理后,時(shí)裝模特圖像被轉(zhuǎn)換為層次區(qū)域樹(shù);采用Mean shift算法處理后,時(shí)裝模特圖像被轉(zhuǎn)換為過(guò)分割初始圖像。然后,從過(guò)分割初始圖像出發(fā),通過(guò)基于最大相似度的區(qū)域融合(maximal-similarity based region mergion,MSRM)方法交互實(shí)現(xiàn)服裝圖像分割。最后,采用Garbor結(jié)構(gòu)相似度(Garbor-structural similarity,G-SSIM)用于服裝圖像分割效果客觀(guān)評(píng)價(jià)。gPb-owt-ucm分割算法從gPb輪廓檢測(cè)器的檢測(cè)結(jié)果出發(fā)構(gòu)建一個(gè)分層的區(qū)域圖,通過(guò)調(diào)節(jié)邊界上的概率閾值可以獲得過(guò)分割初始圖像。Mean shift算法可以定位于給定離散樣本的密度函數(shù)的最大值。在圖像分割中,該算法可以直接得到過(guò)分割初始圖像。給定一個(gè)模特圖像通過(guò)gPb-owt-ucm分層分割算法獲得初始的分割結(jié)果在兩個(gè)方面優(yōu)于Mean shift算法獲得的結(jié)果。第一,gPb-owtucm分層分割算法在分割紋理密集圖像時(shí)具有一定的優(yōu)勢(shì);第二,可以通過(guò)對(duì)UCM設(shè)定閾值的方式來(lái)控制圖像分割粒度,而不需要重新運(yùn)行程序�；趨^(qū)域合并的圖像分割方法近些年來(lái)引起越來(lái)越多的關(guān)注。從初始的過(guò)分割結(jié)果開(kāi)始,這些區(qū)域合并方法采用漸進(jìn)的方法、按照一定合并準(zhǔn)則把相似的近鄰區(qū)域合并成新的區(qū)域。顏色直方圖作為圖像初始分割得到各個(gè)區(qū)域的特征,并且采用RGB顏色空間計(jì)算顏色直方圖。兩個(gè)相鄰區(qū)域R和Q的相似度ρ(R,Q)作為MSRM的判別準(zhǔn)則。作為客觀(guān)評(píng)價(jià)方法,CW-SSIM的關(guān)鍵思想是某些圖像的扭曲導(dǎo)致局部小波系數(shù)的一致相變,而小波系數(shù)的一致位移并不能改變圖像內(nèi)容的結(jié)構(gòu)改變。GSSIM對(duì)CW-SSIM進(jìn)行了小的改進(jìn),用圖像的復(fù)數(shù)Gabor濾波器系數(shù)代替原來(lái)的復(fù)數(shù)小波變換系數(shù)。采用MSRM算法對(duì)初始分割結(jié)果進(jìn)行區(qū)域歸并,得到最終的分割結(jié)果。我們把用上述兩種方法得到的最終分割圖像分別與通過(guò)Photoshop交互手工提取的基準(zhǔn)(Ground Truth)服裝圖像進(jìn)行比較,根據(jù)G-ssim指數(shù)客觀(guān)評(píng)價(jià)兩種分割效果。(2)服裝款式圖的提取服裝款式圖的提取算法主要分為服裝輪廓提取和服裝內(nèi)部細(xì)節(jié)提取兩個(gè)部分。服裝輪廓提取算法包括初始輪廓提取,分支輪廓光滑和全局輪廓光滑處理。帶有印花圖案服裝圖像在輪廓附近灰度值與背景相近情況下的初始輪廓提取就會(huì)產(chǎn)生紋理噪聲。本文引入了輪廓誤差和支點(diǎn)概念,采用形態(tài)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)帶有印花圖案服裝圖像的初始輪廓的提取。然后將輪廓?jiǎng)澐譃槿舾蓚�(gè)分支,通過(guò)輪廓誤差消除紋理噪聲,實(shí)現(xiàn)分支輪廓光滑。研究表明,基于形態(tài)學(xué)方法的初始輪廓提取算法可以有效去除服裝圖像內(nèi)部的像素點(diǎn)和外部的陰影與水印;采用輪廓誤差計(jì)算可以有效識(shí)別紋理噪聲數(shù)據(jù),修補(bǔ)印花圖案對(duì)服裝輪廓的影響。與其它輪廓提取方法相比,提出的算法更高效。接下來(lái),對(duì)輪廓進(jìn)行全局光順化處理。本文通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)初始輪廓的光順處理:(1)將該曲線(xiàn)在x和y方向上進(jìn)行分解后,將得到兩個(gè)一維離散函數(shù);(2)在分解的兩個(gè)離散函數(shù)上分別提取特征點(diǎn);(3)按特征點(diǎn)分段,分別對(duì)分解后的分段數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合處理,擬合類(lèi)型是sumofsinfunctions。服裝內(nèi)部細(xì)節(jié)提取算法是指在光順化輪廓基礎(chǔ)上進(jìn)行的后續(xù)處理。服裝款式很多是關(guān)于垂直軸對(duì)稱(chēng)的,過(guò)對(duì)稱(chēng)點(diǎn)的水平軸與中垂線(xiàn)一起將服裝圖像分成四個(gè)區(qū)域。設(shè)置對(duì)稱(chēng)點(diǎn)可以避免拷貝時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)位現(xiàn)象,可以顯著減少工作量。接下來(lái),我們提取服裝結(jié)構(gòu)邊并計(jì)算它們的交點(diǎn)。通過(guò)鼠標(biāo)交互操作選擇結(jié)構(gòu)邊的部分像素點(diǎn)aj(j=1,...,m)為采樣點(diǎn),m為采樣點(diǎn)個(gè)數(shù);然后,再通過(guò)三次光滑樣條擬合生成結(jié)構(gòu)邊。通常情況下,通過(guò)鼠標(biāo)交互定位一條曲線(xiàn)的兩個(gè)端點(diǎn)。在實(shí)際操作中采用將ai(i=1,...,n)兩端延長(zhǎng)一段像素點(diǎn)長(zhǎng)度為l,即i=1-l,...,n+l。再?gòu)那�(xiàn)的一端向另一端搜索,尋找搜索路徑上像素值為1的點(diǎn)為交點(diǎn),將交點(diǎn)的像素值設(shè)置為2。去掉生成曲線(xiàn)中兩端的多余部分。(3)服裝款式圖特征提取及其模式識(shí)別本文提出了針對(duì)服裝款式圖分類(lèi)的一種集成化方法,即wfd-lda-elm方法。采用離散小波和傅里葉變換把服裝款式圖的輪廓坐標(biāo)映射到高維特征空間,然后采用lda降維。最后采用elm作為分類(lèi)器進(jìn)行多類(lèi)分類(lèi)。提出的單尺度wfd無(wú)論是降維還是不降維情況下,較其它兩種同樣長(zhǎng)度的描述子的分類(lèi)準(zhǔn)確率都要高。不同長(zhǎng)度描述子樣本,描述子的長(zhǎng)度越長(zhǎng)的其分類(lèi)準(zhǔn)確率越低;樣本經(jīng)過(guò)lda降維后,描述子的長(zhǎng)度越長(zhǎng)的其分類(lèi)準(zhǔn)確率越高。同一種描述子在降維到同樣長(zhǎng)度情況下,lda的分類(lèi)效果要高于pca。lda為了避免小樣本問(wèn)題,描述子的長(zhǎng)度不能取太長(zhǎng)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,傳統(tǒng)的集成化分類(lèi)方法,如fd-svm,mfd-svm和wfd-svm,獲得的最好的識(shí)別率都低于90%。對(duì)于特征提取方法的效率,我們只需要比較WFD-LDA與FD-LDA,因?yàn)镸FD-LDA容易導(dǎo)致小樣本問(wèn)題。從分類(lèi)準(zhǔn)確率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,WFD-LDA比FD-LDA效果更好一些。本章最后的實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了本文所提出的WFD-LDA-ELM集成化方法與WFD-LDA-SVM或WFD-PCA-SVM等相比,綜合性能更高。本文采用的方法集成到大型服裝設(shè)計(jì)企業(yè)的信息系統(tǒng)中并為下一步的服裝款式查詢(xún)打下基礎(chǔ)。此外這種方法也可以應(yīng)用到基于輪廓描述技術(shù)的識(shí)別問(wèn)題中,如纖維截面形狀識(shí)別。(4)基于建模的翻領(lǐng)識(shí)別由于傳統(tǒng)的服裝部件特征提取都高度依賴(lài)服裝部件的分割,而圖像分割又很難實(shí)現(xiàn)。在不分割的情況下實(shí)現(xiàn)服裝部件的識(shí)別是本文的研究的目標(biāo)。本文以翻領(lǐng)為例,研究在服裝款式圖中實(shí)現(xiàn)服裝部件的識(shí)別。假設(shè)翻領(lǐng)的四條線(xiàn)是共點(diǎn)且對(duì)稱(chēng)的。利用這個(gè)假設(shè)我們可以建立翻領(lǐng)模型。然后通過(guò)模型提出了實(shí)現(xiàn)部分翻領(lǐng)識(shí)別的方法。在圖像預(yù)處理階段,圖像需要裁剪兩次:第一次為了除掉背景,第二次是為了獲得感興趣區(qū)域(region of interest,ROI)。在共點(diǎn)識(shí)別階段,該方法利用了Hough變換檢測(cè)翻領(lǐng)的直線(xiàn),通過(guò)θ選擇和曲線(xiàn)擬合限制ROI中的候選線(xiàn)段條數(shù)。在對(duì)稱(chēng)識(shí)別階段,通過(guò)k-means聚類(lèi)算法將候選直線(xiàn)劃分為四類(lèi)。對(duì)應(yīng)的加權(quán)角度之差可以定義為識(shí)別準(zhǔn)則。我們?cè)O(shè)置對(duì)應(yīng)加權(quán)角度差值閾值,簡(jiǎn)稱(chēng)對(duì)稱(chēng)閾值,用于翻領(lǐng)識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以看出采用本系統(tǒng)能夠得到91.7%的識(shí)別率。(5)基于CBIR的服裝款式圖綜合檢索為了實(shí)現(xiàn)服裝款式圖的綜合檢索,本文創(chuàng)建了由1229幅JPEG格式存儲(chǔ)的款式圖數(shù)據(jù)庫(kù),采用了基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-based image retrieval,CBIR)技術(shù)。形狀特征采用單尺度小波傅里葉描述子WFD,對(duì)輪廓數(shù)據(jù)用db10小波進(jìn)行2級(jí)分解,長(zhǎng)度統(tǒng)一取前40位。將紋理特征分為全局紋理和衣領(lǐng)、門(mén)襟和下擺三個(gè)局部紋理,采用小波矩作為全局或局部紋理特征的描述。形狀特征和各種紋理特征為可選組合。本文提出的局部紋理特征及其組合能夠發(fā)現(xiàn)一些單純靠形狀和全局紋理不能檢索到的款式圖。
【關(guān)鍵詞】：服裝款式圖 服裝部件 服裝分割 模式識(shí)別 計(jì)算機(jī)視覺(jué)
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-33
• 1.1 課題研究意義和背景13-14
• 1.1.1 研究意義13
• 1.1.2 研究背景13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-24
• 1.2.1 紡織圖像檢測(cè)15
• 1.2.2 紡織圖像分割15-17
• 1.2.3 圖像質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)方法17-18
• 1.2.4 紡織圖像輪廓自動(dòng)提取18-19
• 1.2.5 紡織圖像特征提取19-20
• 1.2.6 特征向量的維數(shù)約簡(jiǎn)20-23
• 1.2.6.1 基于PCA的降維21-23
• 1.2.6.2 基于LDA的降維23
• 1.2.7 紡織圖像模式識(shí)別23-24
• 1.3 目前存在的主要問(wèn)題24-25
• 1.4 研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)25-28
• 1.4.1 研究目標(biāo)25
• 1.4.2 研究?jī)?nèi)容25-27
• 1.4.3 創(chuàng)新點(diǎn)27-28
• 參考文獻(xiàn)28-33
• 第二章 服裝圖像分割算法與分割質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)33-53
• 2.1 引言33-35
• 2.2 Mean shift圖像分割算法35-37
• 2.2.1 基本Mean shift35-36
• 2.2.2 擴(kuò)展的Mean shift36-37
• 2.3 gPb-owt-ucm分層分割算法37-41
• 2.3.1 全局化輪廓概率(global probability of boundary, gPb)37-39
• 2.3.2 方向分水嶺變換(Oriented Watershed Transform, OWT)39-40
• 2.3.3 超度量輪廓圖(Ultrametric Contour Map, UCM)40-41
• 2.4 區(qū)域歸并圖像分割算法41-42
• 2.5 本章實(shí)驗(yàn)42-51
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)所用樣本42
• 2.5.2 Mean shift圖像分割實(shí)驗(yàn)42-43
• 2.5.3 gPb-owt-ucm分層分割分割實(shí)驗(yàn)43
• 2.5.4 區(qū)域歸并實(shí)驗(yàn)43-50
• 2.5.5 G-SSIM圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)試驗(yàn)50-51
• 2.6 本章小結(jié)51-52
• 參考文獻(xiàn)52-53
• 第三章 服裝款式圖提取53-67
• 3.1 引言53-54
• 3.2 曲線(xiàn)的插值與擬合54-55
• 3.2.1 二維GCAD中的曲線(xiàn)類(lèi)型54-55
• 3.2.2 曲線(xiàn)插值與擬合55
• 3.3 服裝輪廓的提取55-62
• 3.3.1 輪廓誤差的概念55-56
• 3.3.2 初始輪廓的提取56-57
• 3.3.3 分支輪廓光滑處理57-60
• 3.3.4 全局輪廓光滑處理60-62
• 3.4 服裝內(nèi)部細(xì)節(jié)的提取62-64
• 3.4.1 對(duì)稱(chēng)點(diǎn)計(jì)算62-63
• 3.4.2 結(jié)構(gòu)曲線(xiàn)交點(diǎn)的確定與結(jié)構(gòu)曲線(xiàn)的提取63-64
• 3.5 試驗(yàn)與分析64-65
• 3.5.1 服裝款式圖提取實(shí)驗(yàn)64-65
• 3.5.2 服裝款式圖提取對(duì)比實(shí)驗(yàn)65
• 3.6 本章小結(jié)65-66
• 參考文獻(xiàn)66-67
• 第四章 基于形狀特征的服裝款式圖識(shí)別67-83
• 4.1 引言67
• 4.2 基于shock graph技術(shù)的服裝款式圖識(shí)別67-75
• 4.2.1 骨架及其提取算法67-68
• 4.2.2 shock graph匹配方法68-69
• 4.2.3 shock graph匹配實(shí)驗(yàn)69-75
• 4.3 基于矩特征的服裝款式圖識(shí)別75-78
• 4.3.1 不變矩75-76
• 4.3.2 Zernike矩76
• 4.3.3 基于矩特征的服裝款式圖識(shí)別76-78
• 4.4 基于不變矩特征與SVM的服裝款式圖識(shí)別78-80
• 4.4.1 款式圖識(shí)別的SVM78-79
• 4.4.2 SVM參數(shù)值的確定及分類(lèi)準(zhǔn)確率79-80
• 4.5 本章小結(jié)80-82
• 參考文獻(xiàn)82-83
• 第五章 一種集成化服裝款式圖的識(shí)別方法83-102
• 5.1 引言83
• 5.2 基于傅里葉小波描述子的形狀特征提取83-88
• 5.2.1 傅里葉描述子83-85
• 5.2.2 基于CWT的多尺度傅里葉描述子85-86
• 5.2.3 基于DWT的單尺度小波傅里葉描述子86-88
• 5.3 特征數(shù)據(jù)降維88-89
• 5.4 ELM分類(lèi)器89-92
• 5.4.1 ELM基本原理89-91
• 5.4.2 ELM的求解及特點(diǎn)91
• 5.4.3 使用ELM分類(lèi)91-92
• 5.5 試驗(yàn)與分析92-100
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)及分類(lèi)器參數(shù)設(shè)置92-95
• 5.5.2 WFD提取實(shí)驗(yàn)95
• 5.5.3 形狀描述子分類(lèi)性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)95-97
• 5.5.4 PCA與LDA降維分類(lèi)對(duì)比實(shí)驗(yàn)97
• 5.5.5 分類(lèi)器穩(wěn)定性對(duì)比實(shí)驗(yàn)97-98
• 5.5.6 分類(lèi)器性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)98-100
• 5.6 本章小結(jié)100-101
• 參考文獻(xiàn)101-102
• 第六章 基于建模的翻領(lǐng)識(shí)別與基于內(nèi)容的服裝款式檢索102-121
• 6.1 引言102-103
• 6.2 基于建模的部分翻領(lǐng)識(shí)別103-113
• 6.2.1 服裝部件的特征提取問(wèn)題103-104
• 6.2.2 Hough變換與K-means聚類(lèi)104-107
• 6.2.2.1 Hough變換104-105
• 6.2.2.2 翻領(lǐng)模型105-106
• 6.2.2.3 k-means聚類(lèi)106-107
• 6.2.3 翻領(lǐng)識(shí)別方法107-109
• 6.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果109-113
• 6.2.4.1 實(shí)驗(yàn)樣本與環(huán)境109-110
• 6.2.4.2 共點(diǎn)識(shí)別實(shí)驗(yàn)110-112
• 6.2.4.3 對(duì)稱(chēng)識(shí)別實(shí)驗(yàn)112-113
• 6.3 基于內(nèi)容的服裝款式檢索113-118
• 6.3.1 特征選擇113-114
• 6.3.2 相識(shí)性度量114
• 6.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果114-118
• 6.4 本章小結(jié)118-119
• 參考文獻(xiàn)119-121
• 第七章 總結(jié)與展望121-124
• 7.1 全文總結(jié)121-122
• 7.2 課題展望122-124
• 攻讀博士學(xué)位期間的研究成果目錄124-125
• 致謝125

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3 記者 關(guān)志達(dá)　賈旭博;傳統(tǒng)與現(xiàn)代的傳承[N];齊齊哈爾日?qǐng)?bào);2009年

4 曉雯;毛皮“未來(lái)力量”擘畫(huà)行業(yè)新宏圖[N];中國(guó)服飾報(bào);2014年

5 本報(bào)記者 楊敏;文藝復(fù)興時(shí)期歐洲人通過(guò)服飾表達(dá)情感[N];中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào);2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 安立新;服裝款式圖提取及其模式識(shí)別的研究[D];東華大學(xué);2015年

2 耿玉磊;基于系列模板耦合的三維服裝款式創(chuàng)意設(shè)計(jì)方法研究[D];浙江大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 董晨雪;服裝款式圖像自動(dòng)識(shí)別研究[D];東華大學(xué);2013年

2 成果;個(gè)性化服裝款式系統(tǒng)風(fēng)格決策模型的研究及應(yīng)用[D];東華大學(xué);2010年

3 吳留平;服裝款式定制輔助系統(tǒng)研究[D];西安工程大學(xué);2011年

4 張立寧;服裝款式系統(tǒng)的風(fēng)格量化和款式數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];東華大學(xué);2006年

5 陳哲;基于服裝款式圖三維數(shù)據(jù)獲取的研究[D];東華大學(xué);2014年

6 屠青青;基于關(guān)鍵點(diǎn)服裝款式識(shí)別的智能時(shí)尚推薦系統(tǒng)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

7 潘安;基于風(fēng)格的智能服裝款式結(jié)構(gòu)CAD系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];東華大學(xué);2005年

8 汪正月;服裝面料性能預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究[D];東華大學(xué);2007年

9 周海媚;基于款式模塊與感性需求的交互式服裝設(shè)計(jì)原理與方法[D];蘇州大學(xué);2015年

10 張?zhí)祛?虛擬三維服裝款式及褶皺效果顯示研究[D];東華大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：1078417