(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 202210777217.8 (22)申请日 2022.07.04 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114842043 A (43)申请公布日 2022.08.02 (73)专利权人 南通中豪超纤制品有限公司 地址 226500 江苏省南 通市如皋市白蒲 镇 林梓兴业路2号 (72)发明人 刘明　王林云　刘小平　 (74)专利代理 机构 北京汇信合知识产权代理有 限公司 1 1335 专利代理师 金星 (51)Int.Cl. G06T 7/187(2017.01) G06T 7/136(2017.01)G06V 10/54(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 3/40(2006.01) 审查员 李慧 (54)发明名称 一种基于图像处理的面料风格识别方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种基于图像处理的面料风格识别方法及系统。 该 方法首先采集面料图像， 获取面料图像中多个连 通域和最小外接矩形； 对面料图像进行下采样， 基于下采样前后的面料图像中的最小外接矩形， 对最小外接矩形分区得到多个分区单元， 计算各 分区单元的LBP特征值， 构建LBP特征树； 计算任 意两个LBP特征树的结构相似度和数值相似度， 由结构相似度和数值相似度得到特征树相似度。 由特征树相似度对连通域进行分类， 获取属于同 一类别的连通域的缩放尺寸序列， 计算多个缩放 尺寸序列的熵。 多个熵的均值和缩放尺寸序列数 量的乘积为面料的风格值。 本发 明实施例通过构 建特征树， 计算特征树的相似度， 提高了对面料 风格识别的准确性。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114842043 B 2022.09.27 CN 114842043 B 1.一种基于图像处 理的面料风格识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集面料图像， 所述面料图像包括具有多个花纹的面料， 所述花纹包括多种不同的缩 放尺寸； 获取 所述面料图像中每 个花纹的连通 域和对应的最小外 接矩形； 对所述面料图像进行下采样； 基于下采样前后的面料图像中每个连通域对应的最小外 接矩形， 对所述最小外接矩形进行分区得到多个分区单元， 计算所述分区单元的LBP特征 值， 构建每 个连通域的LBP特 征树； 选取任意两个连通域对应的两个LBP特征树； 根据所述两个LBP特征树的结构特征得到 所述两个LBP特 征树的结构相似度， 所述结构特 征包含LBP特征树的层数和节点数； 计算所述两个LBP特征树相同位置处的LBP特征值的节点相似度， 所述节点相似度的均 值为所述两个LBP特征树的数值相似度； 所述结构相似度和所述数值相似度相乘得到所述 两个LBP特 征树的特 征树相似度； 根据所述特征树相似度对连通域进行分类得到多个类别； 获取属于同一类别的连通域 的缩放尺寸， 得到多个缩放尺 寸序列； 计算多个缩放尺寸序列的熵的均值； 获取缩放尺寸序 列数量， 所述缩放尺寸序列数量和所述熵的均值相乘得到面料的风格值。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的面料风格识别方法， 其特征在于， 所述对 所述最小外接矩形进行分区得到多个分区单 元， 包括： 以所述最小外接矩形的中心像素点所处 的分区单元作为起始分区单元， 以所述起始分 区单元为中心 依次对最小外 接矩形进行分区。 3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理 的面料风格识别方法， 其特征在于， 所述计 算所述分区单 元的LBP特 征值， 构建LBP特 征树， 包括： 最小外接矩形的所述起始分区单元作为所述LBP特征树的父节点； 所述起始分区单元 对应的LBP特 征值为所述父节点的值； 所述起始分区单元相邻的八个分区单元作为所述LBP特征树的第二层子节点； 各子节 点的值为对应的分区单 元的LBP特 征值； 各所述第 二层子节点对应的分区单元相邻的八个分区单元作为所述LBP特征树的第三 层子节点； 当已遍历过的分区单元作为第三层子节点时， 对应的子节点为空节 点， 空节点不 赋值； 直至遍历整个所述最小外接矩形， 得到一个以所述起始分区单元为父节点的LBP特征 树。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的面料风格识别方法， 其特征在于， 所述根 据所述两个LBP特 征树的结构特 征得到所述两个LBP特 征树的结构相似度， 包括： 获取所述两个LBP特 征树的层数比、 相同层的子节点数量比和空节点数量比； 所述子节点数量比和所述空节点数量比的乘积为初始层内相似度； 利用高斯函数计算各所述初始层内相似度的层内相似度权重， 所述层内相似度权重和 所述初始层内相似度相乘得到层内相似度； 所述层内相似度的均值和所述层数比相乘得到所述两个LBP特 征树的结构相似度。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的面料风格识别方法， 其特征在于， 所述计 算所述两个LBP特 征树相同位置处的LBP特 征值的节点相似度， 包括： 获取两个LBP特 征树相同位置处的两个八位 二进制LBP特 征值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114842043 B 2利用汉明距离得到所述八位 二进制LBP特 征值的节点相似度。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的面料风格识别方法， 其特征在于， 所述根 据所述特 征树相似度对连通 域进行分类得到多个 类别， 包括： 获取任意两个连通域对应的特征树相似度， 将所述特征树相似度 大于等于预设特征树 相似度的LBP特 征树对应的连通 域的位置编号划分为同一类别， 得到多个 类别。 7.根据权利要求6所述的一种基于图像处理 的面料风格识别方法， 其特征在于， 所述连 通域的编号的获取 方法， 包括： 利用Dijkstra最短路径算法对下采样前的所述面料图像中各连通域对应的最小外接 矩形的中心 点进行位置编号， 下采样前和下采样后的所述面料图像中同一位置处的中心 点 的位置编号相同。 8.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的面料风格识别方法， 其特征在于， 所述获 取所述面料图像中每 个花纹的连通 域和对应的最小外 接矩形， 包括： 对所述面料图像进行 灰度化； 利用最大类间方差法对灰度化后的所述面料图像进行阈值分割得到前景图像； 对所述 前景图像进行 连通域分析得到所述 面料图像中每 个花纹的连通 域和对应的最小外 接矩形。 9.一种基于 图像处理的面料风格识别系统， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储 器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程 序时实现如权利要求1~8任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114842043 B 3