张　岚，张　勇，高佳令，邓中民

(1.武汉纺织大学数学与计算机学院， 湖北武汉　430200；

2.武汉纺织大学纺织科学与工程学院， 湖北武汉　430200 )



印花图案智能检索系统开发研究

张岚1，张勇1，高佳令2，邓中民2

(1.武汉纺织大学数学与计算机学院， 湖北武汉430200；

2.武汉纺织大学纺织科学与工程学院， 湖北武汉430200 )

摘要：为了充分利用印花图案的广泛资源，探索“互联网+”背景下印染企业的信息化道路，探讨了印花图案智能检索系统的开发设计。结合印花图案的特点，采用基于内容的图像检索方式，利用颜色累积直方图提取颜色特征，并用小波变化能量算法提取纹理特征，最后使用卡方距离作为印花图案间相似度测量。运用MFC的可视化界面和OpenCV视觉库作为本系统开发设计的工具。实验结果表明：本系统基本实现印花图案智能检索功能，提出的方法检索速度快，准确度高，具有一定的实用价值。

关键词：印花小波变换OpenCV相似度图像检索

随着图像获取和机器视觉的广泛应用，数字图像已成为生活中密不可分的一部分[1]。然而，一般的商用图像搜索服务，大多采用基于文本的检索方式，即通过对图像的描述文字和用户输入的关键字进行比较，从而得到搜索结果。但难以用文字具体的描述图像的细节信息和内涵意义，而且文字描述主观性较强。而基于内容的图像检索技术很好的解决了这些问题，通过提取图像颜色、纹理、形状等内容特征，更加客观全面的对图像进行描述，从而在检索的精度上大大提高[2]。

本文在印染企业已有大量印花图案的基础上，为了进一步利用资源，组建了印花图案库，探讨在“互联网+”背景下，从印花图案智能检索入手，探索印花的信息化建设。同时借鉴和吸收国内外的先进经验和方法，在MFC的可视化框架下运用机器视觉库OpenCV对印花图像进行处理，为设计及实现基于内容的印花图案检索系统及印花信息化工作打好基础。

1印染图像的特征提取

1.1颜色直方图法提取颜色特征

最常用的颜色特征提取是采用颜色直方图，其核心思想是在颜色空间中采用一定的量化方法对颜色进行量化，并统计每一量化通道中像素点的总个数，描述了图像颜色的统计分布特性，具有尺度、平移、旋转不变性[3]。基于内容的图像检索是计算机视觉中的一个重要问题。它的目标是给定一个查询图像，寻找呈现内容相似的一组图像。由于我们已经了解到直方图能够有效地描述图像的内容，可以认为它们也能用于解决基于内容的检索问题。如图1所示，为印花图案红色分量的直方图。

(a)原图　　　　　　　(b)红色分量直方图

如图1(b)所示，当图像颜色整体比较单一时，统计的颜色直方图中会出现一些零值，使得计算的结果不能正确反映两幅图像之间的颜色差别，本文采用累积直方图，其可以避免这些零值对计算直方图的相交带来的影响。累积颜色直方图时将颜色直方图中每个分量进行逐步累加，减少原来统计直方图中出现的零值，从而生成新的直方图，利用新的直方图进行图像的相似匹配，表述如下：

(1)

其中，N是图像像素的总个数，L为特征可取值的个数，k代表图像的颜色特征的取值，为图像中具有特征值为k的像素的个数。

1.2双树复小波变换提取纹理特征

纹理是图像的又一重要特征，描述了像素的邻域灰度空间分布规律。本文采用双树复小波变换进行印花纹理特征提取[4]。双树复小波变换是Kingsbury设计的一种复小波变换,双树复小波变换具有良好方向选择性，它可以区分频率空间的第一象限(正频)和第二象限(负频)，在每个象限产生了三个子带，对应于空间中的六个方向。如印花图像通过复小波滤波器可将不同方向上所对应的纹理信息提取出来。图2所示为2维复小波滤波器在各方向上的脉冲响应。为了定量描述印花纹理信息，对图像进行一层双树复小波变换，得到一个低频子带和六个高频子带，并利用(2)式求每个子带的能量作为纹理特征值，并归一化[5]，从而构造出图像的双树复小波能量特征向量。

(2)

其中， 为频带图像的大小，是分解系数，和分别表示图像的行和列，为能量特征。并依次计算所有高频子带和低频子带的能量，将所得7个能量值构成矩阵形式，作为印花图案纹理特征表示。

图2　2维复小波滤波器在各方向上的脉冲响应

2卡方距离法对印花图像进行匹配检索

本文将提取的颜色和纹理特征构成印花图案的特征向量。在提取印花图像特征后，需要定义一个相似性的测量度来量化不同图像之间的相似程度。由于基于卡方相似距离计算简单，可信度高，这里我们采用卡方距离来进行相似度测量，距离越小就越相似，并把所有结果有大到小排序后得到一个匹配图像序列返回给用户。如公式(3)所示，其中和分别表示两幅图像的特征向量。

(3)

3系统介绍

如图3所示，为本系统的主界面，系统为基于MFC框架下运用OpenCV库开发设计而成。MFC是微软公司提供的类库，并且包含一个应用程序框架，其可视化的界面设计为我们提供了直观的感受。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，在计算机视觉的开发中扮演着重要的角色。它为计算机视觉应用开发提供了灵活、功能强大的开发接口，使其成为计算机视觉专业人员所依赖的重要开发工具。本设计系统左侧为功能选择区域，右侧为检索结果显示区域。其中功能选择区域分为选择图片、检索目录和开始检索三大功能。

图3　检索系统主界面

3.1选择图片

另一方面，就纺织行业而言，花型设计师在日常工作中也需要一组相似的印花图片来完成其对织物花型的设计，因此就需要在本地电脑中检索出已经存在的相似图片。首先需要选择出要检索的图像，以此图片为模版，智能区分出其他与此相似的图片。通过点击选择图片功能打开文件夹选择需要被检索的图案。被选择图案会在预览框中显示出来。如下页图4(a)所示。

3.2选择搜索目录

在完成需要检索的图片选择后，就需要在本地检索出与此相似的图片来，则只需要点击图片下的检索目录，就可以打开本地印花图像库，下一步就可以从印花图像库中智能选择需要搜索的相似图片。本实验中准备的印花图案库中有5000幅，大小为256×256的彩色图片。主要以印花布实物数码照片为实验对象，采集的数码相片分辨率高且噪声低，能满足实验要求。如图4(b)所示

(a)选择图片(b) 选择检索目录

图4选择功能

3.3显示查询结果

点击开始检索，于是计算图案特征与图案库中特征集合进行相似度比较。图像检索结果会显示在右侧。根据相似度的大小排序，选择前9个相似图案进行显示。排列次序为从左到右，从上至下。如图5所示为检索的结果。

图5　检索结果

4实验结果分析

从图5可以看出，卡方相似距离对印花图案敏感，整体效果良好，随着图片次序的增加，相似度逐渐降低，能检索出较为相似的待选图案以供参考。图5图片1中的图案和原图完全相同，并从检索结果上看，该图案排在第一位，与实际情况相吻合。通过比较分析发现，印花图案的纹理特征较为明显。检索结果中的前4幅图案与原图纹理较为相似。图片2和图片3中的图像相比，颜色不同，但纹理类似，而图片2中的图像排在第二位，图片2中图案颜色与原图更为相似。图片3与原图相比，虽然颜色不同，但内容较为相似，而图片6与原图相比颜色上已经有较大的差异。再如图片8和图片9与原图的表面颜色较为相似，但是其图案内容不同，所以其相似程度就不如前面几张图。实验表明，检索效果比起肉眼识别可以大大节约时间和人力，从而提高效率。

5结束语

随着互联网和图像检索技术的进一步发展，以及“互联网+”潮流的进一步深入，印染企业转型也迫在眉睫。本文对印花图像智能检索系统的开发研究填补了印花图案在信息化方面的空白。“互联网+客户个性需求”将是多数印染企业转型的方向，本文设计系统能让企业快速检索与客户所提供的印花图案相似的图案，从而提高生产效率，进而可以满足个性化的市场需求。本文主要根据印花图案的特点，采用印花图案颜色和纹理作为特征，并用卡方距离进行相似度测量，实验表明，本文提出的方法检索效果良好，匹配度高，具有一定的实用价值。

参考文献

[1]沈兰荪,张菁,李晓光. 图像检索与压缩域处理技术的研究[M]. 北京：人民邮电出版社，2008.

[2]曾奇森. 基于内容的图像检索相关技术研究[D]. 南京：南京理工大学，2007.

[3]曹莉华,柳伟,李国辉. 基于多种主色调的图像检索算法研究与实现[J]. 计算机研究与发展，1999,36(1):179-187.

[4]姚玉荣,章毓晋. 利用小波和距进行基于形状的图像检索[J]. 中国图形图像学报，2000,5(3):206-210.

[5]刘磊,张红,王莎. 基于小波变换的全局能量图像融合算法[J]. 吉林大学学报:工学版，2009,39:232-236.

中图分类号：TS101.92

文献标识码：A

文章编号：1008-5580(2016)02-0131-03

基金项目：纺织面料及服装数字化设计与制造成套技术研究项目(C2010036)。

收稿日期：2015-12-21

第一作者：张岚(1990-)，男，硕士研究生，研究方向：计算机在纺织方面的研究与应用。