印花圖案智能檢索系統開發研究

張　嵐，張　勇，高佳令，鄧中民

(1.武漢紡織大學數學與計算機學院， 湖北武漢　430200；

2.武漢紡織大學紡織科學與工程學院， 湖北武漢　430200 )

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印花圖案智能檢索系統開發研究

張嵐1，張勇1，高佳令2，鄧中民2

(1.武漢紡織大學數學與計算機學院， 湖北武漢430200；

2.武漢紡織大學紡織科學與工程學院， 湖北武漢430200 )

摘要：為了充分利用印花圖案的廣泛資源，探索“互聯網+”背景下印染企業的信息化道路，探討了印花圖案智能檢索系統的開發設計。結合印花圖案的特點，采用基于內容的圖像檢索方式，利用顏色累積直方圖提取顏色特征，并用小波變化能量算法提取紋理特征，最后使用卡方距離作為印花圖案間相似度測量。運用MFC的可視化界面和OpenCV視覺庫作為本系統開發設計的工具。實驗結果表明：本系統基本實現印花圖案智能檢索功能，提出的方法檢索速度快，準確度高，具有一定的實用價值。

關鍵詞：印花小波變換OpenCV相似度圖像檢索

隨著圖像獲取和機器視覺的廣泛應用，數字圖像已成為生活中密不可分的一部分[1]。然而，一般的商用圖像搜索服務，大多采用基于文本的檢索方式，即通過對圖像的描述文字和用戶輸入的關鍵字進行比較，從而得到搜索結果。但難以用文字具體的描述圖像的細節信息和內涵意義，而且文字描述主觀性較強。而基于內容的圖像檢索技術很好的解決了這些問題，通過提取圖像顏色、紋理、形狀等內容特征，更加客觀全面的對圖像進行描述，從而在檢索的精度上大大提高[2]。

本文在印染企業已有大量印花圖案的基礎上，為了進一步利用資源，組建了印花圖案庫，探討在“互聯網+”背景下，從印花圖案智能檢索入手，探索印花的信息化建設。同時借鑒和吸收國內外的先進經驗和方法，在MFC的可視化框架下運用機器視覺庫OpenCV對印花圖像進行處理，為設計及實現基于內容的印花圖案檢索系統及印花信息化工作打好基礎。

1印染圖像的特征提取

1.1顏色直方圖法提取顏色特征

最常用的顏色特征提取是采用顏色直方圖，其核心思想是在顏色空間中采用一定的量化方法對顏色進行量化，并統計每一量化通道中像素點的總個數，描述了圖像顏色的統計分布特性，具有尺度、平移、旋轉不變性[3]。基于內容的圖像檢索是計算機視覺中的一個重要問題。它的目標是給定一個查詢圖像，尋找呈現內容相似的一組圖像。由于我們已經了解到直方圖能夠有效地描述圖像的內容，可以認為它們也能用于解決基于內容的檢索問題。如圖1所示，為印花圖案紅色分量的直方圖。

(a)原圖　　　　　　　(b)紅色分量直方圖

如圖1(b)所示，當圖像顏色整體比較單一時，統計的顏色直方圖中會出現一些零值，使得計算的結果不能正確反映兩幅圖像之間的顏色差別，本文采用累積直方圖，其可以避免這些零值對計算直方圖的相交帶來的影響。累積顏色直方圖時將顏色直方圖中每個分量進行逐步累加，減少原來統計直方圖中出現的零值，從而生成新的直方圖，利用新的直方圖進行圖像的相似匹配，表述如下：

(1)

其中，N是圖像像素的總個數，L為特征可取值的個數，k代表圖像的顏色特征的取值，為圖像中具有特征值為k的像素的個數。

1.2雙樹復小波變換提取紋理特征

紋理是圖像的又一重要特征，描述了像素的鄰域灰度空間分布規律。本文采用雙樹復小波變換進行印花紋理特征提取[4]。雙樹復小波變換是Kingsbury設計的一種復小波變換,雙樹復小波變換具有良好方向選擇性，它可以區分頻率空間的第一象限(正頻)和第二象限(負頻)，在每個象限產生了三個子帶，對應于空間中的六個方向。如印花圖像通過復小波濾波器可將不同方向上所對應的紋理信息提取出來。圖2所示為2維復小波濾波器在各方向上的脈沖響應。為了定量描述印花紋理信息，對圖像進行一層雙樹復小波變換，得到一個低頻子帶和六個高頻子帶，并利用(2)式求每個子帶的能量作為紋理特征值，并歸一化[5]，從而構造出圖像的雙樹復小波能量特征向量。

(2)

其中， 為頻帶圖像的大小，是分解系數，和分別表示圖像的行和列，為能量特征。并依次計算所有高頻子帶和低頻子帶的能量，將所得7個能量值構成矩陣形式，作為印花圖案紋理特征表示。

圖2　2維復小波濾波器在各方向上的脈沖響應

2卡方距離法對印花圖像進行匹配檢索

本文將提取的顏色和紋理特征構成印花圖案的特征向量。在提取印花圖像特征后，需要定義一個相似性的測量度來量化不同圖像之間的相似程度。由于基于卡方相似距離計算簡單，可信度高，這里我們采用卡方距離來進行相似度測量，距離越小就越相似，并把所有結果有大到小排序后得到一個匹配圖像序列返回給用戶。如公式(3)所示，其中和分別表示兩幅圖像的特征向量。

(3)

3系統介紹

如圖3所示，為本系統的主界面，系統為基于MFC框架下運用OpenCV庫開發設計而成。MFC是微軟公司提供的類庫，并且包含一個應用程序框架，其可視化的界面設計為我們提供了直觀的感受。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，在計算機視覺的開發中扮演著重要的角色。它為計算機視覺應用開發提供了靈活、功能強大的開發接口，使其成為計算機視覺專業人員所依賴的重要開發工具。本設計系統左側為功能選擇區域，右側為檢索結果顯示區域。其中功能選擇區域分為選擇圖片、檢索目錄和開始檢索三大功能。

圖3　檢索系統主界面

3.1選擇圖片

另一方面，就紡織行業而言，花型設計師在日常工作中也需要一組相似的印花圖片來完成其對織物花型的設計，因此就需要在本地電腦中檢索出已經存在的相似圖片。首先需要選擇出要檢索的圖像，以此圖片為模版，智能區分出其他與此相似的圖片。通過點擊選擇圖片功能打開文件夾選擇需要被檢索的圖案。被選擇圖案會在預覽框中顯示出來。如下頁圖4(a)所示。

3.2選擇搜索目錄

在完成需要檢索的圖片選擇后，就需要在本地檢索出與此相似的圖片來，則只需要點擊圖片下的檢索目錄，就可以打開本地印花圖像庫，下一步就可以從印花圖像庫中智能選擇需要搜索的相似圖片。本實驗中準備的印花圖案庫中有5000幅，大小為256×256的彩色圖片。主要以印花布實物數碼照片為實驗對象，采集的數碼相片分辨率高且噪聲低，能滿足實驗要求。如圖4(b)所示

(a)選擇圖片(b) 選擇檢索目錄

圖4選擇功能

3.3顯示查詢結果

點擊開始檢索，于是計算圖案特征與圖案庫中特征集合進行相似度比較。圖像檢索結果會顯示在右側。根據相似度的大小排序，選擇前9個相似圖案進行顯示。排列次序為從左到右，從上至下。如圖5所示為檢索的結果。

圖5　檢索結果

4實驗結果分析

從圖5可以看出，卡方相似距離對印花圖案敏感，整體效果良好，隨著圖片次序的增加，相似度逐漸降低，能檢索出較為相似的待選圖案以供參考。圖5圖片1中的圖案和原圖完全相同，并從檢索結果上看，該圖案排在第一位，與實際情況相吻合。通過比較分析發現，印花圖案的紋理特征較為明顯。檢索結果中的前4幅圖案與原圖紋理較為相似。圖片2和圖片3中的圖像相比，顏色不同，但紋理類似，而圖片2中的圖像排在第二位，圖片2中圖案顏色與原圖更為相似。圖片3與原圖相比，雖然顏色不同，但內容較為相似，而圖片6與原圖相比顏色上已經有較大的差異。再如圖片8和圖片9與原圖的表面顏色較為相似，但是其圖案內容不同，所以其相似程度就不如前面幾張圖。實驗表明，檢索效果比起肉眼識別可以大大節約時間和人力，從而提高效率。

5結束語

隨著互聯網和圖像檢索技術的進一步發展，以及“互聯網+”潮流的進一步深入，印染企業轉型也迫在眉睫。本文對印花圖像智能檢索系統的開發研究填補了印花圖案在信息化方面的空白。“互聯網+客戶個性需求”將是多數印染企業轉型的方向，本文設計系統能讓企業快速檢索與客戶所提供的印花圖案相似的圖案，從而提高生產效率，進而可以滿足個性化的市場需求。本文主要根據印花圖案的特點，采用印花圖案顏色和紋理作為特征，并用卡方距離進行相似度測量，實驗表明，本文提出的方法檢索效果良好，匹配度高，具有一定的實用價值。

參考文獻

[1]沈蘭蓀,張菁,李曉光. 圖像檢索與壓縮域處理技術的研究[M]. 北京：人民郵電出版社，2008.

[2]曾奇森. 基于內容的圖像檢索相關技術研究[D]. 南京：南京理工大學，2007.

[3]曹莉華,柳偉,李國輝. 基于多種主色調的圖像檢索算法研究與實現[J]. 計算機研究與發展，1999,36(1):179-187.

[4]姚玉榮,章毓晉. 利用小波和距進行基于形狀的圖像檢索[J]. 中國圖形圖像學報，2000,5(3):206-210.

[5]劉磊,張紅,王莎. 基于小波變換的全局能量圖像融合算法[J]. 吉林大學學報:工學版，2009,39:232-236.

中圖分類號：TS101.92

文獻標識碼：A

文章編號：1008-5580(2016)02-0131-03

基金項目：紡織面料及服裝數字化設計與制造成套技術研究項目(C2010036)。

收稿日期：2015-12-21

第一作者：張嵐(1990-)，男，碩士研究生，研究方向：計算機在紡織方面的研究與應用。