服装检索中分块加权颜色直方图方法的改进

分块加权颜色直方图算法应用于服装检索时效果并不理想。针对存在的问题,对传统算法进行改进。首先采用3×3不均匀分块方式,通过大量实验获取了最佳分块大小和加权权重比。其次,结合Grabcut图像分割算法,提出了一种基于Grabcut图像分割的前景色分块加权颜色直方图算法。对纯色、带少量图案和花色这三类服装,分简单和复杂背景两种情况,分别进行实验。实验结果表明,相比两种传统算法,改进算法很好的解决了服装背景色干扰的问题。对于三类服装的检索,改进算法的查准率和查全率均比另两种传统算法有了显著提高。尤其是对于复杂背景的情况,改进算法的优势更加明显。

基于颜色特征的图像检索技术

在基于内容的图像检索(CBIR)中,颜色特征作为图像的一种重要视觉信息,由于计算简单,鲁棒性强,已经得到了广泛的应用。从图像的颜色特征出发,针对颜色空间(颜色空间的转换)、颜色的量化(HSV颜色空间)、颜色特征提取及表示和颜色特征的相似性度量做了系统讨论和研究。接着通过经典的分块颜色直方图算法来介绍基于颜色特征的图像检索全过程。最后总结了基于颜色特征的图像检索研究存在的问题以及进一步的研究方向。