一種商品圖像主體區域檢測方法技術

本發明專利技術公開了一種商品圖像跨類目檢索方法，本發明專利技術針對服飾類商品，基于人類視覺注意的模型提出了一種商品圖像主體區域檢測方法，而不依賴人工交互也不再只突出主體的邊緣。通過有效地結合GMM方法、商品圖像內容的復雜度以及商品圖像中主體顏色的空間信息，自適應地計算圖像中每一個像素點的顯著性，達到自動檢測服飾類商品圖像的商品顯著區域的目的。方法對非主體區域的背景部分有更好的抑制，對主體區域有更好的突顯，對主體本身有更好的強調，并滿足圖像檢索的實時性要求，從而解決了商品圖像主體區域檢測的問題，能夠準確地定位用戶感興趣的部分，幫助用戶快速準確地搜索到目標商品。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及圖像搜索
和人類視覺心理學領域，尤其涉及一種基于人類視覺特性的商品圖像主體區域檢測方法。
技術介紹
在圖像搜索技術中，當用戶上傳一幅商品圖像并期望搜尋與該圖相同或相近的商品時，用戶更關注商品本身，如T恤、風衣、靴子、衛衣、半身裙、褲子、包包、連衣裙等，且該商品區域最能表現用戶的視覺注意程度，從人類視覺感知模型的角度看，用戶感興趣的區域一定是圖像或視頻中的顯著性區域。為了改善用戶的視覺 搜索體驗，使用戶購物體驗更友好，對用戶重點關注的“感興趣區域”進行重點分析，通過自動定位、準確捕捉輸入商品圖中的顯著性的主體區域，有效地提高“以圖搜圖”的檢索精度和效率。
技術實現思路
本專利技術的目的在于針對現有技術的不足，提供一種商品圖像跨類目檢索方法。本專利技術的目的是通過以下技術方案來實現的，其特征在于，該方法包括如下步驟(I)對商品圖像進行圖像尺寸縮放、過濾膚色像素以及去除顏色聚類生成的具有較小聚類數目的像素等預處理，以排除與商品主體顏色較不相關像素的干擾；(2)對步驟(I)得到的商品圖像進行顏色分割，得到初始聚類數目和初始聚類中心；利用顏色聚類計算新聚類中心、每類顏色權重以及每類顏色協方差；(3)將步驟(2)得到的聚類中心、顏色權重、顏色協方差以及步驟(I)得到的商品圖像結合，計算主體區域；包括以下子步驟3. I)對步驟(2)得到的聚類中心、顏色協方差以及步驟(I)得到的商品圖像的像素樣本值計算指定每類顏色類別下觀察像素樣本的類條件概率密度；利用指定每類顏色類別下觀察像素樣本的類條件概率密度和步驟(2)得到的顏色權重計算每類顏色的后驗概率，得到顏色概率映射圖；3. 2)對步驟3. I)得到的顏色概率映射圖和步驟(I)得到的商品圖像像素樣本的空間位置，分別計算每類顏色空間位置的水平方差和垂直方差；3. 3)對步驟(I)得到的商品圖像分別計算五個區域的顏色直方圖并比較峰值個數，當峰值個數滿足某條件時，該圖就是復雜背景圖；3. 4)只對背景簡單的商品圖，利用步驟3. I)得到的顏色概率映射圖和步驟(I)得到的商品圖像像素樣本的空間位置與圖像中心位置的距離，計算每類顏色空間位置的中心權重；得到每類顏色的空間分布權重；3. 5)將步驟3. I)得到的顏色概率映射圖和步驟3. 4)得到的每類顏色的空間分布權重結合，計算圖像每個像素樣本的概率加權和，得到商品圖像中的主體區域并進行顯示。本專利技術的有益效果是，本專利技術針對服飾類商品，基于人類視覺注意的模型提出了，而不依賴人工交互也不再只突出主體的邊緣。通過有效地結合Gaussian Mixture Model (GMM)方法、商品圖像內容的復雜度以及商品圖像中主體顏色的空間信息，自適應地計算圖像中每一個像素點的顯著性，達到自動檢測服飾類商品圖像的商品顯著區域的目的。方法對非主體區域的背景部分有更好的抑制，對主體區域有更好的突顯,對主體本身有更好的強調，并滿足圖像檢索的實時性要求,從而解決了商品圖像主體區域檢測的問題，能夠準 確地定位用戶感興趣的部分，幫助用戶快速準確地搜索到目標商品。附圖說明圖I是商品圖像主體區域檢測流程圖；圖2是商品圖像預處理流程圖；圖3是膚色過濾流程圖；圖4是Hill-climbing方法流程圖；圖5是顏色聚類流程圖；圖6是顏色概率映射圖生成流程圖；圖7是顏色空間分布權重計算流程圖；圖8是商品主體區域顯示方式示意圖。具體實施例方式下面以服飾類圖像的主體區域檢測和顯示為例，結合附圖詳細描述本專利技術，本專利技術的目的和效果將變得更加明顯。如圖I所示，本專利技術包括如下步驟步驟I :對商品圖像進行圖像尺寸縮放、過濾膚色像素以及去除顏色聚類生成的具有較小聚類數目的像素等預處理，以排除與商品主體顏色較不相關像素的干擾，如圖2。在保持原始商品圖像的高寬比不變的前提下，將輸入圖像縮放到圖像最大尺寸(圖像高度或圖像寬度)為128，該尺寸下得到的主體區域與輸入原圖尺寸得到的主體區域視覺差異不明顯。在處理包含人體膚色的服飾類商品圖時，用戶并非重點關注人體膚色，且該類圖中的膚色將會干擾顏色的聚類效果，需要去除膚色對商品主體顏色的影響。在本專利技術中，米用V. A. Oliveira, A. Conci. Skin Detection using HSV colorspace[J]. Computation Institute-Universidade Federal Fluminense-UFF-Niteroi,Brazil.所述方法，濾除商品圖像中的膚色像素。如圖3，首先對圖像進行膚色檢測，由于HSV顏色空間更接近人類的顏色感知，所以將圖像從RGB轉換到HSV空間，在亞洲人和白種人中膚色的特點是Hue色度通道范圍為且Saturation飽和度通道范圍為。僅使用Hue色度通道范圍在[6，38]，認為在該范圍內的像素值是膚色，設置為255，不在該范圍內的像素值是非膚色，設置為O。其次對圖像中的膚色與非膚色進行分類，初步膚色檢測后，圖像中仍存在一些噪聲等干擾因素，因此，使用5X5結構元進行形態濾波處理。首先利用該結構元進行膨脹濾波，擴展膚色區域；然后利用該結構元腐蝕圖像，消除膨脹效應；再使用3X3中值濾波進行平滑；最后尋找輪廓，計算每個輪廓區域的面積，小于設定閾值250的面積不屬于膚色。在服飾類商品中，商品主體的顏色均較集中或有特定的規律性且在圖像中所占比例較大，而在非主體區域中常有一些不同于主體顏色且在圖像中所占比例較少的顏色，如頭發、背景裝飾品等，需要去除數目較少的顏色類型，以消除這些顏色對占比重較大的顏色的影響。對排除膚色像素的圖像像素樣本，在RGB顏色空間，采用指定聚類數目為7的K-means顏色聚類，得到7類顏色聚類結果，在7類顏色聚類結果中，去除聚類個數小于給定閾值50的聚類，保留其它聚類。步驟2 :對步驟I得到的商品圖像進行顏色分割，得到初始聚類數目和初始聚類中心；利用顏色聚類計算新聚類中心、每類顏色權重以及每類顏色協方差。 為了排除干擾顏色的影響，對保留下來的圖像像素樣本的顏色進行聚類，強化圖像中的主要顏色,初步地區分出主要主體和背景。在本專利技術中，米用S. Bir, A. Kaur. Color Image Segmentation in CIELabSpace Using Hill Climbing Algorithm[J]. International Journal of ComputerApplications (0975-8887), Volume 7-No.3, September 2010.和 R.Achanta,F.Estrada, P. ffils, and S.Susstrunk. Salient Region Detection and Segmentation[J].International Conference on Computer Vision Systems, 2008.所述 Hill-climbing 方法，計算初始聚類數目和初始聚類中心，如圖4，在RGB顏色空間下，計算步驟I得到的商品圖像的3D彩色直方圖，利用3X3X3的搜索窗口尋找10X 10X IObins的直方圖中的局部最大值，得到的峰值個數即為初始聚類數目，與峰值對應本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種商品圖像主體區域檢測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：（1）對商品圖像進行圖像尺寸縮放、過濾膚色像素以及去除顏色聚類生成的具有較小聚類數目的像素等預處理，以排除與商品主體顏色較不相關像素的干擾；（2）對步驟（1）得到的商品圖像進行顏色分割，得到初始聚類數目和初始聚類中心；利用顏色聚類計算新聚類中心、每類顏色權重以及每類顏色協方差；（3）將步驟（2）得到的聚類中心、顏色權重、顏色協方差以及步驟（1）得到的商品圖像結合，計算主體區域；包括以下子步驟：3.1）對步驟（2）得到的聚類中心、顏色協方差以及步驟（1）得到的商品圖像的像素樣本值計算指定每類顏色類別下觀察像素樣本的類條件概率密度；利用指定每類顏色類別下觀察像素樣本的類條件概率密度和步驟（2）得到的顏色權重計算每類顏色的后驗概率，得到顏色概率映射圖；？3.2）對步驟3.1）得到的顏色概率映射圖和步驟（1）得到的商品圖像像素樣本的空間位置，分別計算每類顏色空間位置的水平方差和垂直方差；3.3）對步驟（1）得到的商品圖像分別計算五個區域的顏色直方圖并比較峰值個數，當峰值個數滿足某條件時，該圖就是復雜背景圖；3.4）只對背景簡單的商品圖，利用步驟3.1）得到的顏色概率映射圖和步驟（1）得到的商品圖像像素樣本的空間位置與圖像中心位置的距離，計算每類顏色空間位置的中心權重；得到每類顏色的空間分布權重；3.5）將步驟3.1）得到的顏色概率映射圖和步驟3.4）得到的每類顏色的空間分布權重結合，計算圖像每個像素樣本的概率加權和，得到商品圖像中的主體區域并進行顯示。...

【技術特征摘要】
1.ー種商品圖像主體區域檢測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟 (1)對商品圖像進行圖像尺寸縮放、過濾膚色像素以及去除顔色聚類生成的具有較小聚類數目的像素等預處理，以排除與商品主體顏色較不相關像素的干擾； (2)對步驟(I)得到的商品圖像進行顔色分割，得到初始聚類數目和初始聚類中心；利用顏色聚類計算新聚類中心、每類顏色權重以及每類顏色協方差； (3)將步驟(2)得到的聚類中心、顏色權重、顏色協方差以及步驟(I)得到的商品圖像結合，計算主體區域；包括以下子步驟 · 3.I)對步驟(2)得到的聚類中心、顏色協方差以及步驟(I)得到的商品圖像的像素樣本值計算指定每類顏色類別下觀察像素樣本的類條件概率密度；利用指定每類顏色類別下觀察像素樣本的類條件概率密度和步驟(2)得到的顏色...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王海洋，黃琦，林建聰，薛琴，曾凡濤，孫凱，
申請(專利權)人：杭州淘淘搜科技有限公司，
類型：發明
國別省市：