一种图像配色比对方法及装置与流程

本发明涉及图像处理，尤其是涉及一种图像配色比对方法及装置。

背景技术：

1、在时尚领域，通过颜色的组合搭配对流行的穿搭风尚进行总结，从而进一步地对穿搭进行指导，是一种常见的时尚领域的流程，但是很多时尚风尚色彩搭配依赖于有经验的时尚领域的专业人士进行总结后再来指导用户进行相应色彩的穿搭。

2、对于普通用户来说，用户可以通过网络获取的潮流图片，以及模特走秀的视频等方式了解一些流行的穿搭配色，但是，普通用户缺乏流行相关的知识和经验，对颜色的搭配和比对敏感度较低，往往无法根据自己的经验判断自己的穿搭色彩搭配是否符合流行的穿搭风尚，而现在的市场上又缺乏一种便捷的可以自动帮助普通用户判断配色比对情况的方案，普通用户想要获取流行穿搭意见的门槛较高。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种图像配色比对方法及装置，用以解决现有技术的问题。

2、根据本发明的第一方面，提供一种图像配色比对方法，所述方法包括：

3、通过预设的图像分割算法分别获取第一图像的第一超像素集合和第二图像的第二超像素集合；

4、通过预设的相似度计算算法分别计算所述第一超像素集合内各个超像素之间的相似度和所述第二超像素集合内各个超像素之间的相似度，构建所述第一超像素集合的第一相似度矩阵和所述第二超像素集合的第二相似度矩阵；

5、根据所述第一相似度矩阵和所述第二相似度矩阵，通过预设的聚类算法分别对所述第一超像素集合和所述第二超像素集合进行聚类，获取对应所述第一图像的第一超像素聚类簇集合和对应所述第二图像的第二超像素聚类簇集合；

6、计算并获取所述第一超像素聚类簇集合中各个第一超像素聚类簇在所述第二超像素聚类簇集合中数量匹配度最高的第二超像素聚类簇以及位置匹配度最高的第二超像素聚类簇；其中，所述数量匹配度最高的第二超像素聚类簇为所述第二超像素聚类簇集合中与所述第一超像素聚类簇在包含的超像素数量上最接近的第二超像素聚类簇；所述位置匹配度最高的第二超像素聚类簇为所述第二超像素聚类簇集合中与所述第一超像素聚类簇在所在图像中的相对位置最接近的第二超像素聚类簇；

7、根据各个所述第一超像素聚类簇与对应的数量匹配度最高的第二超像素聚类簇和位置匹配度最高的第二超像素聚类簇的颜色差值计算获得各个所述第一超像素聚类簇与所述第二图像对应第二超像素聚类簇的色差匹配相似度；

8、根据所述第一超像素聚类簇集合中每个所述第一超像素聚类簇与所述第二图像对应第二超像素聚类簇的色差匹配相似度，计算获得所述第一图像与所述第二图像的配色比对相似度。

9、优选地，所述通过预设的相似度计算算法分别计算所述第一超像素集合内各个超像素之间的相似度和所述第二超像素集合内各个超像素之间的相似度，包括：

10、根据所述第一超像素集合或所述第二超像素集合中超像素spi和超像素spj的颜色相似度h和连通性l，通过以下公式计算获得所述超像素spi和所述超像素spj之间的相似度s：

11、s＝αh+βl

12、其中，α和β分别为所述颜色相似度h和所述连通性l对所述相似度s的贡献权重；

13、所述连通性l在所述超像素spi与所述超像素spj相邻时取值为1，不相邻时取值为0。

14、优选地，所述超像素spi和所述超像素spj的颜色相似度h通过以下方式获得：

15、将所述超像素spi和所述超像素spj所在图像转化为hsv颜色空间，并分别获取所述超像素spi和所述超像素spj的h通道值和s通道值；

16、通过以下公式分别计算所述超像素spi和所述超像素spj在h通道和s通道上的差值dh和ds：

17、dh＝min(|hi-hj|,|360+hi-hj|)/180

18、

19、根据所述超像素spi和所述超像素spj在h通道和s通道上的差值dh和ds计算获得所述超像素spi和所述超像素spj的颜色差值d：

20、d＝(dh+ds)/2

21、根据所述超像素spi和所述超像素spj的颜色差值d计算获得所述超像素spi和所述超像素spj的颜色相似度h：

22、h＝1-d。

23、优选地，在计算获得所述超像素spi和所述超像素spj的颜色相似度h后，所述方法还包括：

24、使用以下分段函数对所述颜色相似度h进行放大：

25、

26、h＝h2,h<0.5。

27、优选地，所述计算并获取所述第一超像素聚类簇集合中各个第一超像素聚类簇在所述第二超像素聚类簇集合中数量匹配度最高的第二超像素聚类簇以及位置匹配度最高的第二超像素聚类簇，包括：

28、计算所述第一超像素聚类簇包含的超像素数量c与所述第二超像素聚类簇集合中每个第二超像素聚类簇包含的超像素数量ci的数量绝对值差|ci-c|，将所述数量绝对值差最小的第二超像素聚类簇确定为所述数量匹配度最高的第二超像素聚类簇；

29、计算所述第一超像素聚类簇到所述第一图像的左下角的距离z与所述第二超像素聚类簇集合中每个第二超像素聚类簇到所述第二图像的左下角的距zi的距离绝对值差|zi-z|，将所述距离绝对值差最小的第二超像素聚类簇确定为所述距离匹配度最高的第二超像素聚类簇。

30、优选地，所述根据所述第一超像素聚类簇集合中每个所述第一超像素聚类簇与所述第二图像对应第二超像素聚类簇的色差匹配相似度，计算获得所述第一图像与所述第二图像的配色比对相似度，包括：

31、根据所述第一超像素聚类簇集合中每个所述第一超像素聚类簇到所述第一图像的中心的距离分别设置对应的距离权重；

32、计算所有所述第一超像素聚类簇与所述第二图像对应第二超像素聚类簇的色差匹配相似度与对应的所述距离权重的乘积的平均值，获得所述第一图像与所述第二图像的配色比对相似度。

33、优选地，所述第二图像为从指定视频中抽取的视频帧；

34、所述方法还包括：

35、从所述指定视频中抽取若干视频帧，组成候选第二图像集合；

36、针对所述候选第二图像集合中的每一个候选第二图像，分别获取对应的第二超像素集合和第二超像素聚类簇集合；

37、针对每一个所述候选第二图像，根据所述第一超像素聚类簇集合以及所述候选第二图像对应的所述第二超像素聚类簇集合中每一个聚类簇所包含的超像素数量，计算获得所述第一图像与所述候选第二图像的聚类簇数量匹配度；

38、和/或，根据所述第一超像素聚类簇集合以及所述候选第二图像对应的所述第二超像素聚类簇集合中每一个聚类簇到所在图像中心的距离，计算获得所述第一图像与所述候选第二图像的聚类簇距离匹配度；

39、根据所述聚类簇数量匹配度，和/或，所述聚类簇距离匹配度，筛选获得所述候选第二图像集合中与所述第一图像匹配度最高的若干所述候选第二图像，组成第二图像集合；

40、分别计算所述第一图像与所述第二图像集合中的每一个第二图像的所述配色比对相似度，并根据数值最小的所述配色比对相似度，确定所述第一图像与所述指定视频的配色比对相似度。

41、优选地，所述根据所述第一超像素聚类簇集合以及所述候选第二图像对应的所述第二超像素聚类簇集合中每一个聚类簇所包含的超像素数量，计算获得所述第一图像与所述候选第二图像的聚类簇数量匹配度，包括：

42、分别根据所述第一超像素聚类簇集合和所述第二超像素聚类簇集合中每一个超像素聚类簇所包含的超像素数量进行排序，获得排序后的第一超像素聚类簇集合cu＝{cu1,cu2,...,cum}和第二超像素聚类簇集合c＝{c1,c2,...,cn}；其中，m为所述第一超像素聚类簇集合中所包含的第一超像素聚类簇的数量，n为所述第二超像素聚类簇集合中所包含的第二超像素聚类簇的数量；

43、根据所述第一超像素聚类簇集合cu和所述第二超像素聚类簇集合c中对应序号的每个聚类簇所包含的超像素数量的差值的总和，计算获得所述第一图像与所述候选第二图像的聚类簇数量匹配度n：

44、

45、其中，cui为所述第一超像素聚类簇集合cu中第i个所述第一超像素聚类簇cui所包含的超像素数量，ci为所述第二超像素聚类簇集合c中第i个所述第二超像素聚类簇ci所包含的超像素数量。

46、优选地，所述根据所述第一超像素聚类簇集合以及所述候选第二图像对应的所述第二超像素聚类簇集合中每一个聚类簇到所在图像中心的距离，计算获得所述第一图像与所述候选第二图像的聚类簇距离匹配度，包括：

47、分别根据所述第一超像素聚类簇集合和所述第二超像素聚类簇集合中每一个超像素聚类簇到所在图像中心的距离进行排序，获得排序后的第一超像素聚类簇集合ru＝{ru1,ru2,...,rum}和第二超像素聚类簇集合r＝{r1,r2,...,rn}；

48、根据所述第一超像素聚类簇集合ru和所述第二超像素聚类簇集合r中对应序号的每个聚类簇到所在图像中心的距离的差值的总和，计算获得所述第一图像与所述候选第二图像的聚类簇距离匹配度s：

49、

50、其中，rui为所述第一超像素聚类簇集合ru中第i个所述第一超像素聚类簇rui到所述第一图像中心的距离，ri为所述第二超像素聚类簇集合r中第i个所述第二超像素聚类簇ri到所述第二图像中心的距离。

51、根据本发明的第二方面，提供一种图像配色比对装置，所述装置包括：

52、超像素分割模块，用于通过预设的图像分割算法分别获取第一图像的第一超像素集合和第二图像的第二超像素集合；

53、超像素相似度计算模块，用于通过预设的相似度计算算法分别计算所述第一超像素集合内各个超像素之间的相似度和所述第二超像素集合内各个超像素之间的相似度，构建所述第一超像素集合的第一相似度矩阵和所述第二超像素集合的第二相似度矩阵；

54、超像素聚类模块，用于根据所述第一相似度矩阵和所述第二相似度矩阵，通过预设的聚类算法分别对所述第一超像素集合和所述第二超像素集合进行聚类，获取对应所述第一图像的第一超像素聚类簇集合和对应所述第二图像的第二超像素聚类簇集合；

55、聚类簇匹配模块，用于计算并获取所述第一超像素聚类簇集合中各个第一超像素聚类簇在所述第二超像素聚类簇集合中数量匹配度最高的第二超像素聚类簇以及位置匹配度最高的第二超像素聚类簇；其中，所述数量匹配度最高的第二超像素聚类簇为所述第二超像素聚类簇集合中与所述第一超像素聚类簇在包含的超像素数量上最接近的第二超像素聚类簇；所述位置匹配度最高的第二超像素聚类簇为所述第二超像素聚类簇集合中与所述第一超像素聚类簇在所在图像中的相对位置最接近的第二超像素聚类簇；

56、聚类簇相似度计算模块，用于根据各个所述第一超像素聚类簇与对应的数量匹配度最高的第二超像素聚类簇和位置匹配度最高的第二超像素聚类簇的颜色差值计算获得各个所述第一超像素聚类簇与所述第二图像对应第二超像素聚类簇的色差匹配相似度；

57、图像配色比对模块，用于根据所述第一超像素聚类簇集合中每个所述第一超像素聚类簇与所述第二图像对应第二超像素聚类簇的色差匹配相似度，计算获得所述第一图像与所述第二图像的配色比对相似度。

58、本发明公开了一种图像配色比对方法及装置，结合了现有的图像分割，以及颜色空间的技术，通过将图像划分为多个超像素并根据超像素之间的相似度进行聚类，从超像素聚类簇的维度来描述一幅图像中的颜色分布，并且根据超像素聚类簇的数量和位置关系将第一图像和第二图像两个不同的图像的超像素聚类簇进行匹配，从而根据各自匹配的超像素聚类簇之间的颜色差值来计算图像间的色差匹配相似度，进而计算获得两幅图像的配色比对相似度。本发明实现了完整的两幅图像之间的自动配色比对方法，可以给需要对比图像间色彩搭配情况的用户提供有效的援助。进一步的，用户也可以利用本发明所提出的图像配色比对方法自动化地对模特走秀视频等时尚度较高的图像中所反映的时尚穿搭的配色进行总结，并且使得总结后的配色可以用于比较用户与模特走秀视频的配色差异，从而达到对穿搭进行指导的作用。

59、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。