一种基于加权颜色形状特征和LBP服装图像检索方法

一种基于加权颜色形状特征和LBP服装图像检索方法基于加权颜色形状特征和LBP的服装图像检索方法摘要：随着互联网的发展和电子商务的兴起，服装图像检索技术已经成为了一项重要的研究方向。本论文提出了一种基于加权颜色形状特征和局部二值模式（LBP）的服装图像检索方法。首先，我们对服装图像进行预处理，将图像转换为Lab颜色空间，并使用直方图均衡化来提高亮度均衡性。接下来，我们提取服装图像的加权颜色形状特征，使用基于颜色直方图和形状特征的加权方法来准确表示图像。最后，我们将LBP算法引入到图像检索中，通过计算局部二值模式直方图来描述图像纹理信息。在实验中，我们使用了一个包含大量服装图像的数据库，通过与基准方法进行比较，验证了我们方法的有效性和优越性。关键词：服装图像检索，加权颜色形状特征，局部二值模式，图像预处理1.引言服装图像检索技术在电子商务和时尚设计领域具有重要应用价值。然而，由于服装的多样性和复杂性，传统的图像检索方法往往无法对服装图像进行准确的检索。因此，研究一种高效准确的服装图像检索方法具有重要意义。2.相关工作当前的服装图像检索方法主要有基于颜色特征、形状特征、纹理特征和深度学习特征等。然而，这些方法在处理服装图像时存在各种问题，如对光照变化和遮挡敏感，无法准确地表达服装的形状和纹理信息等。3.方法本文提出的基于加权颜色形状特征和LBP的服装图像检索方法主要包括预处理、特征提取和图像匹配三个步骤。3.1预处理在预处理阶段，我们首先将服装图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间，这是因为Lab颜色空间可以更好地反映人的感知颜色。然后，我们使用直方图均衡化来提高图像的亮度均衡性，从而减少光照变化对图像检索的影响。3.2特征提取在特征提取阶段，我们首先提取服装图像的加权颜色特征。我们使用颜色直方图来表示图像的颜色特征，并根据颜色特征的重要性对颜色直方图进行加权。具体来说，我们根据服装的重要颜色进行加权，这些颜色可以从服装图像的标签中获取。接下来，我们提取服装图像的形状特征，使用轮廓提取算法来计算服装的形状信息。最后，我们将加权的颜色特征和形状特征组合成一个综合特征向量。3.3图像匹配在图像匹配阶段，我们引入局部二值模式（LBP）算法来描述图像的纹理信息。具体来说，我们将服装图像划分为多个小区域，并计算每个小区域的LBP直方图。然后，我们将LBP直方图与数据库中的图像进行比较，通过计算直方图之间的差异来判断图像的相似性。4.实验结果与分析我们在一个包含大量服装图像的数据库上进行了实验，通过与基准方法进行比较，验证了我们方法的有效性和优越性。实验结果表明，我们的方法在服装图像检索方面取得了较好的性能，具有较高的检索准确率和较低的计算复杂度。5.结论本论文提出了一种基于加权颜色形状特征和LBP的服装图像检索方法。实验结果表明，我们的方法在服装图像检索中具有较好的性能。未来的研究方向可以集中在进一步提高检索效果和扩展应用范围上，如引入深度学习方法和优化图像匹配算法等。参考文献：[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