基于多粒度的CBIR在布料圖像領(lǐng)域的研究與應(yīng)用.pdf

1、箱包企業(yè)需要經(jīng)常性和大批量進(jìn)行原材料的采購，而眾多的布料供應(yīng)商店經(jīng)常需要從大量的布料色卡中尋找滿足客戶需要的各類布料。采用人工方式來比對(duì)需要采購的布料色卡存在費(fèi)時(shí)、勞動(dòng)強(qiáng)度大和容易出差錯(cuò)等問題，容易造成企業(yè)實(shí)際需要的原材料與購進(jìn)的原材料不吻合，而不能正常進(jìn)行生產(chǎn)，嚴(yán)重地影響企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，也給布料供應(yīng)商店帶來很多不便。因此，企業(yè)采購人員和布料供應(yīng)商店迫切需要一套方便和有效檢索布料色卡圖像的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。本文在基于內(nèi)容的

2、圖像檢索技術(shù)（CBIR）和粒計(jì)算方法進(jìn)行布料圖像檢索系統(tǒng)的研發(fā)。
　　 為滿足快速和盡可能準(zhǔn)確比對(duì)布料色卡圖像的需要，本文在詳細(xì)研究分析了布料圖像中的顏色特征，并在顏色直方圖的基礎(chǔ)上提出了基于HSV顏色空間的主色權(quán)重直方圖方法，以及對(duì)顏色的量化公式進(jìn)行了改進(jìn);詳細(xì)研究分析了K.Laws的紋理能量測度的方法提取布料色卡圖像的紋理特征，并通過實(shí)驗(yàn)選取最適合的閾值。
　　 為解決采用傳統(tǒng)的相似度度量在進(jìn)行布料色卡圖像檢索時(shí)造成

3、比對(duì)不靈活且失配率較高的問題，本文提出了基于粒計(jì)算方法的布料色卡圖像檢索模型和相應(yīng)的方法。通過對(duì)領(lǐng)域知識(shí)以及對(duì)所獲取的顏色特征和紋理特征的粒化操作，構(gòu)建相關(guān)的相容粒度空間實(shí)現(xiàn)不同層次或級(jí)別的布料色卡圖像的檢索。在真實(shí)數(shù)據(jù)集和公用數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)與比較表明該方法可以通過對(duì)粒度大小的控制來靈活、有效和快速地調(diào)整分類結(jié)果和準(zhǔn)確度。
　　 為了評(píng)價(jià)所提出的特征選擇方法和檢索方法的有效性，本文基于標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則以及本文提出的查詢穩(wěn)定性與排序穩(wěn)

4、定性兩項(xiàng)指標(biāo)在公用數(shù)據(jù)集和真實(shí)的布料色卡數(shù)據(jù)集（Brodaz紋理集合、布料測試圖像集合等）上進(jìn)行了詳細(xì)測試與比較。實(shí)驗(yàn)和比較測試結(jié)果表明所提出的基于主色權(quán)重直方圖的顏色特征提取方法以及紋理能量測度的紋理特征提取方法具有較好的實(shí)驗(yàn)效果，所提出的基于多粒度的布料色卡圖像比對(duì)方法具有更好的分類和圖像檢索的效果。
　　 基于上述所提出的布料色卡特征獲取方法和檢索方法，本文采用Java Swing技術(shù)成功開發(fā)了一套布料色卡圖像識(shí)別系統(tǒng)。該