人工智能-图像处理-基于图像处理技术的服装视觉元素识别.pdf

服装视觉元素识别是人工智能在图像处理领域中的一个重要应用，它涉及到色彩、款式、材质等多个方面的量化分析。在本文的研究中，作者陶晨在指导教师陈雁的指导下，深入探讨了如何利用图像处理技术来识别和量化服装的视觉元素。 针对服装色彩的识别，研究采用了统计和分析的方法，构建了着装人体的色相分布图，通过将色相环划分为24个区域，确定了服装的主色调。进一步，研究建立了色相对比度公式，能够计算出同类色、类似色、中差色和对比色，实现了色彩对比的量化表达。同时，通过纯度对比度和明度对比度公式，量化了传统色彩理论中的纯度和明度对比。 在软硬、轻重以及冷暖感的识别上，研究构建了硬度系数、重量系数和冷暖明确系数公式，这些系数能反映服装给人带来的视觉感受，如软硬度、重量感和冷暖感。通过平衡系数，可以评估服装的左右两侧在视觉上的均衡程度。此外，引入了粗糙系数，基于Lab色差来表达面料的滑涩感，增强了对服装材质的感知。 对于服装的闪光效果，研究通过对图像中亮点的亮度、面积和命中率进行追踪，定义了亮点显著系数，以量化装饰性服装的闪光效果。通过亮点骨架矩阵，进一步提出了闪光系数公式，更精确地表征了闪光程度。 在服装图案花纹识别方面，研究采用了多尺度分析技术，提出了全景图的概念，用于分析图案的连续性和重复性。通过重复角和重复尺度的计算，可以判断图案的连续性参数。共轭角系数的提出，则有助于区分二方连续和四方连续图案。 为了实现这些理论的实践应用，研究开发了服装视觉元素采集与分析软件，配合专门的硬件环境，构建了服装视觉元素采集与分析系统。这个系统能够对特定品牌的时装进行视觉元素的自动采集和分析，从而提供汇总信息和趋势信息。 总体而言，这项研究的主要贡献在于建立了从图像预处理、人体部位识别、款式识别到色彩识别的服装视觉元素识别与量化方法，形成了一套完整的识别和评价体系。这一系统不仅为服装视觉效果的自动化评估提供了工具，也为追踪和预测服装流行趋势提供了理论支持和实际操作平台。