织物图案创意要素自动提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机图案中元素的自动提取技术，特别是涉及一种织物图案几何元 素和色彩元素的自动提取方法。
【背景技术】
[0002] 织物图案中的创意要素是指织物图案中的几何元素和织物图案中的色彩元素。几 何元素可作为设计师的设计素材，而颜色主题又能给予设计师填色的灵感，因此从已有的 织物图案中提取几何要素和色彩元素在产品设计等领域具有较强的实用价值。由于对一幅 织物图案的创意元素进行手工提取，需要耗费较长的时间，而且难以保证提取质量。因此， 借助计算机完成织物图案的几何元素和色彩元素的提取是非常有意义的，这不仅可以为设 计师节约时间缩短作品创作的周期，并且能够在一定程度上提高设计质量。
[0003] 近年来的研宄中，对于几何元素提取主要通过勾勒图案的边缘来得到。目前的方 法大致可分为三类：基于图像灰度值的梯度方法、图分割的方法和机器学习的方法。文献 [1] 介绍的Canny算子是一个多级边缘检测算法，运用梯度运算来决定像素是否为边缘点，利 用这种方法能提取比较准确的物体边缘，但是未考虑传感器带来的噪声。文献[2]通过人 为的标记分割图像中部分物体上的像素与背景上的像素，利用图分割的方法对未标注区域 进行分割。该方法可以取得较好的结果，但是计算开销大，处理时间较长。文献 [3]利用机 器学习的方法通过学习图像中前背景和过分割图像中块的颜色、特征以及块的一些几何属 对过分割图像中的块进行合并。此方法在分割效果上有较大提高，但是仍然仅仅从单个块 的性质出发，没有考虑块与块之间几何性质的联系。
[0004] 色彩元素的提取方法主要包括聚类分割方法、统计直方图方法和数据驱动方法 等。文献 [4]运用K-means方法对一幅图像在空间上进行聚类得到一幅局部聚集的分块图 像，从而分别提取代表各个块的颜色。该方法忽略了图像中分布较小的颜色区域，而人们对 颜色的观察却不因为所占比重的多少而被忽略。文献 [5]利用K-means聚类方法对彩色图像 在HSV空间种颜色特征进行聚类，寻找最佳的分割阈值。这种阈值分割的方法简单高效，但 同时也会失去物体内部存在的一些细节特征。文献 [6]采用DERIECT算法对一幅图像提取 颜色主题。对图像网站上的主题根据排名，针对排名靠前的色彩主题，利用一阶线性Lasso 回归模型选取重要的特征。该方法过分注重颜色主题原有的排名，忽略用户对图像中内容 的主观理解。
[0005] 并且，由于织物图案存在一些独有的特征，对几何元素影响较大的特征是纹理噪 声和连续性。织物本身所存在的经炜线以及制作工艺，导致表面存在一定的纹理。织物的几 何连续性则涉及到织物图案的可能存在的二方连续现象，即物体空间上分离但成对出现。 之前的方法大都针对自然图像的几何元素和颜色主题提取，这些方法不能简单推广用于织 物图案。
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【发明内容】
[0012] 为了克服上述现有技术的问题，本发明提出了一种织物图案创意要素自动提取方 法，结合区域连通图和区域合并规则处理预分割图像的对织物图案几何元素提取方法；以 及选用五种颜色的集合作为反映该图案的颜色主题，基于显著性模型、颜色量化实现了颜 色主题提取。
[0013] 本发明提出了一种织物图案创意要素自动提取方法，包括几何元素提取流程和色 彩元素提取流程，所述几何元素提取流程和所述色彩元素提取流程，具体包括以下步骤：
[0014] 步骤1、实现所述几何元素提取流程，包括：
[0015] 步骤1-1、通过多次均值漂移算法迭代得到织布图案中一个给定球体范围区域内 点的均值，作为密度梯度的估计，直到得到局部稳定状态中心点的聚类中心点，完成纹理噪 声的消除；S是p维空间下一个有限数目点的集合，是一个半径为r的球面区域，中心点为 X，漂移特征向量为y，满足|y-x| <r，期望的新的点的坐标y=y-x，通过如下的公式（1) 计算得到：
[0016]
【主权项】
1. 一种织物图案创意要素自动提取方法，包括几何元素提取流程和色彩元素提取流 程，其特征在于，所述几何元素提取流程和所述色彩元素提取流程，具体包括以下步骤： 步骤1、实现所述几何元素提取流程，包括： 步骤1-1、通过多次均值漂移算法迭代得到织布图案中一个给定球体范围区域内点的 均值，作为密度梯度的估计，直到得到局部稳定状态中心点的聚类中心点，完成纹理噪声的 消除；S是p维空间下一个有限数目点的集合，是一个半径为r的球面区域，中心点为X，漂 移特征向量为y，满足|y-x| <r，期望的新的点的坐标y=y-x，通过如下的公式（1)计算 得到：
步骤1-2、基于图的图像分割方法先对一幅织物图案图像建立一个无向图G= (V，E)， 每个像素点对应织物图像中每个节点，连接节点的边对应图像像素点之间三维色彩空间下 的差值，块与块之间为节点的形式，预先定义每个块内部的差异Int(C):
其中，CeF且MST(C，E)表示最小生成树算法形成的图的子集，《 (e)表示无向图中边e的权重； 预先定义块与块之间的差异Dif^CpQ):
其中Vj，\为无向图G= (V，E)中的顶点，《(vi，Vj)为两顶点路径的权值；如果(^和 (：2没有交集，则将Dif(CuC2)置为无穷大； 将边以递增的顺序进行排序，对区域(^和(：2进行合并，如果两个区域相连的边值Dif^CpQ)小于公式（5)则合并，否则不合并； Mlnt^,C2) =min(Int(C1)+t(Q),Int(C2) +t(C2)) (5) 这里t(C) =k/|C|，其中k是合并的尺度系数来调节合并的块的尺寸； 步骤1-3、对织物图案"连续性"的处理，具体为块与块的各种几何连续性合并；计算块 与块的几何关系即块与块的包含性关系、相邻性关系和不相连性关系；其中： 令(：1、（：2是过分割图像中的两个块，则二者存在包含性关系的概率0 111((：1，(：2)描述为 公式（6):
其中，box()代表块的最小包围盒，cross()代表两个最小包围盒的交叉面积，arc()表 示块的最小包围盒面积，min()两个数的最小值； 令EpE2S过分割图像中两个块的轮廓，则二者存在相邻性关系的概率描述为公式 (7)：
其中P表示像素，count()计算几何中元素个数，len〇代表周长，0未设定的阈值，通 过求两个相交块的边缘相交距离除以较小周长的边界来衡量相邻性的概率； 令(^、(：2为两个过分割块，则二者存在不相邻性关系的概率表述为公式（8):
其中，&和N2分别代表CpC2中像素点的个数，Ip代表像素点p的强度值，IMnd表示色 彩空间中强度的范围； 上述与合并相关的几何连续性的计算的前提是两个块的中心点距离小于设定的值； 步骤2、实现所述织物色彩主题提取流程，包括： 步骤2-1、针对一幅图像I计算坐标（x'，y'）处显著性值S(x'，y'），如公式（9)所示：
其中，表示图像全局的平均特征向量，J')表示坐标（x'，y'）处像素值经过核 大小为5X5的高斯差分滤波变换的特征向量值；实验中。的值设置为Jr/2. 75 ; 步骤2-2、将颜色转换到基于视觉的HSV色彩空间，对HSV三个分量进行不等间隔的划 分，实现颜色主题的量化提取，颜色提取算法如公式（10)所示：
2.如权利要求1所述的织物图案创意要素自动提取方法，其特征在于，所述颜色提取 算法，具体包括以下规则： (1) 初始化处理：未标记所有颜色未被选定，颜色主题颜色种类为空； (2) 从未被标记的颜色中选取频率最大的颜色，比较该颜色与选取的颜色主题中的颜 色是否相邻； (3) 若选取的颜色区间与之前选取的颜色区间相邻，标记该颜色，继续第二步；若不相 邻，添加到颜色主题中，标记该颜色； (4) 判断颜色主题颜色数目是否达到预期数目，若未达到，则继续第（2)步；若达到，则 算法结束。
【专利摘要】本发明公开了一种织物图案创意要素自动提取方法，包括几何元素提取流程和色彩元素提取流程，几何元素提取流程包括消除纹理噪声、建立区域作用域图和区域合并；色彩元素提取流程包括对输入图像进行显著性分析，得到反映该图像的显著性图，运用颜色量化中的量化标准分别针对划分的两区域进行颜色值的量化。与现有技术相比，本发明术可以提取出更加符合人的主观视觉理解、更具美学价值的色彩主题。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104778703
【申请号】CN201510181282
【发明人】刘世光, 姜亚茜, 罗华荣
【申请人】天津大学
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月15日