陈金广, 曹春梅, 任冰青, 马丽丽

(西安工程大学 计算机科学学院, 陕西 西安 710048)

研究与技术

特征提取与匹配算法在民族服饰图案上的应用研究

陈金广, 曹春梅, 任冰青, 马丽丽

(西安工程大学 计算机科学学院, 陕西 西安 710048)

服饰图案包含某些象征意义,是传统服饰文化研究中的重要元素。将图像处理技术应用于民族服饰图案的特征提取时,尺度不变特征变换(SIFT)算法和快速鲁棒性尺度不变(SURF)算法是两类较典型的特征提取算法,它们在图像旋转、尺度变化、噪声干扰情况下具有较好的适应性。文章选取清代宫廷服饰中具有代表性的图案作为实验对象,用SIFT和SURF算法分别对该图像进行特征提取,用最优节点优先(BBF)算法确定特征点匹配点对,计算两种算法的正确匹配率和时间复杂度。实验结果表明,两种算法在服饰图案发生旋转、尺度变化、噪声干扰情况下均保持较高的特征匹配率,对从事网络中海量服饰图像数据自动化分类和检索方面的研究人员具有一定参考价值。

服饰图案; SIFT; SURF; 特征提取; 图像处理; 民族服饰; 图案分类

随着经济的快速发展,人们的物质文化水平有了很大提高,对服饰的要求越来越高,因为它不仅反映一个人的心理、性格、地位,而且是时代环境的真实写照[1]。民族文化具有很高的研究价值,而很多文化就体现在民族服饰图案上。民族服饰图案一般含有大量花纹,大部分都是以手工刺绣的方式制作的,大多含有祈福纳祥的美好含义[2-4]。……