(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210408262.6 (22)申请日 2022.04.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114511646 A (43)申请公布日 2022.05.17 (73)专利权人 南通东德纺织科技有限公司 地址 226200 江苏省南 通市启东市近海镇 滨海工业园区 (72)发明人 刘小峰　刘明权　 (74)专利代理 机构 石家庄嘉宏 智信知识产权代 理有限公司 1316 0 专利代理师 李兵 (51)Int.Cl. G06T 7/90(2017.01) G06T 7/40(2017.01)G06T 5/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) 审查员 李慧 (54)发明名称 一种基于图像处理的布匹风格识别方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及图像处理领域， 具体涉及一种基 于图像处理的布匹风格识别方法及系统， 包括： 根据已知风格的布匹图像获得已知风格的风格 特征集合和风格控制向量； 根据已知风格的风格 特征集合的聚类结果获得已知风格的风格统一 性和风格差异性以及风格融合程度； 以风格统一 性、 风格差异性为权重对风格融合程度进行加权 求和获得所有已知风格的泛化能力， 进而获得已 知风格的最优风格控制向量； 根据未知风格的布 匹图像以及已知风格的最优风格控制向量识别 未知风格的布匹图像的风格。 本发 明通过分析已 知风格的特征保证了在对未知风格进行识别时 减少风格识别过程中的误差， 使得整个识别过程 具有较大的泛化能力， 避免识别出从未出现的风 格或者风格识别错 误。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 114511646 B 2022.06.14 CN 114511646 B 1.一种基于图像处 理的布匹风格识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 分别获取已知风格的布匹图像， 以及每个已知风格的布匹图像的亮度图和灰度图， 每 个亮度图进行高斯滤波获得每个光照分布图， 根据每个灰度图与每个光照分布图的差值 获 得每个纹理分布图； 在每个纹理分布图上获取每个像素周围第 一范围内所有像素的灰度共生矩阵， 在每个 光照分布图上根据每 个像素周围第二范围内的像素拟合混合高斯模型; 将每个像素对应的灰度共生矩阵和混合高斯模型参数拼接成风格描述向量， 每个已知 风格的布匹图像上所有像素的风格描述向量称为每个已知风格的风格特征集合， 每个纹理 分布图的第一范围和每个光照分布图的第二范围拼接成的向量称为每个已知风格的风格 控制向量； 根据每个风格特征集合中风格描述向量的聚类结果获得每个已知风格的风格统一性， 根据任意两个风格特征集合的聚类结果 获得任意两个已知风格的风格差异 性， 以及任意两 个已知风格的融合 程度； 根据已知风格的风格统一性、 风格差异性、 融合程度获得所有已知风格的风格泛化能 力； 获取使得风格泛化能力、 所有已知风格的风格统一性、 任意两个已知风格的风格差异 性最大的最优风格控制向量； 利用最优风格控制向量和未知风格的布匹图像获取未知风格的风格特征集合， 根据 未 知风格的风格特征集合与已知风格的风格特征集合进行比较获得未知风格的布匹图像的 风格。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的布匹风格识别方法， 其特征在于， 所述的 风格统一 性的获取步骤 包括： 利用均值漂移算法对每个已知风格的风格特征集合中风格描述向量进行聚类并获得 所有类别， 将包 含风格描述向量数目最多的类别称为每 个已知风格的关注类别； 获取每个已知风格的关注类别中所有风格描述向量的协方差矩阵， 对该协方差矩阵进 行特征值分解， 将所有 特征值的均值作为关注类别的第一聚集程度； 同理， 获得每个已知风 格的关注类别之外所有其 他类别的第二聚集 程度； 所有其他类别的第二聚集程度的均值与第一聚集程度的差值记为每个已知风格的风 格统一性。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的布匹风格识别方法， 其特征在于， 所述的 风格差异性的获取 方法为： 利用最大均值差异算法获得任意两个已知风格的关注类别的分布差异， 将该分布差异 作为任意两个已知风格的风格差异性。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的布匹风格识别方法， 其特征在于， 所述的 融合程度的获取 方法为： 将属于每个已知风格的风格特征集合但不属于每个已知风格的关注类别的所有风格 描述向量称为每 个已知风格的不关注特 征集合； 利用最大均值差异算法获得任意两个已知风格的不关注特征集合的分布差异， 将其作 为任意两个已知风格的融合 程度。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114511646 B 25.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的布匹风格识别方法， 其特征在于， 所述的 风格泛化能力的获取 方法为： 表示所有已知风格的风格泛化能力， 表示第i个已知风格的风格统一性， 表示第j 个已知风格的风格统一性， i和j不相等； N表示布匹已知风格的总 数； 表示第i个已知风 格和第j个已知风格的风格差异性， 表示第i个已知风格和第j个已知风格的融合 程度。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的布匹风格识别方法， 其特征在于， 所述的 最优风格控制向量的获取步骤为： 令 Y表示布匹风格识别能力； 表示第i个已知风格的风格统一性， N表示布匹已知风格的 总数； 表示第i个已知风格和第j个已知风格的风格差异性， X表示所有已知风格的风格 泛化能力； 获取不同风格控制向量取值 时的布匹风格识别能力的大小， 将布匹风格识别能力取值 最大时对应的风格控制向量作为 最优风格控制向量。 7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的布匹风格识别方法， 其特征在于， 所述的 每个纹理分布图的第一范围的取值包括 ， 所述的每个光照分 布图的第二范围的取值包括 。 8.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的布匹风格识别方法， 其特征在于， 布匹图 像的获取 方法为： 构建图像采集系统， 所述的图像采集系统包括一个平行光光源， 光源竖直向下照射在 平方的布匹上， 还 包括一个RGB相机， 相机 视野竖直向下采集图像数据； 所述的已知风格的布匹图像是指人为标注出布匹风格的所述RGB相机采集的图像， 所 述的未知风格的布匹图像是指未知的风格的所述RGB相机采集的图像。 9.一种基于 图像处理的布匹风格识别系统  ， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述 处理器用于处理存储在所述存储器中的指令， 以实现如权利要求1 ‑8中任一项所述的一种 基于图像处 理的布匹风格识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114511646 B 3