基于立體視覺與多特征圖像檢索的電子試衣系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于3D虛擬網絡購物試衣領域。
【背景技術】
[0002] 近年來，隨著網絡技術和電子商務技術的不斷發展與成熟，網絡購物平臺得到了 迅速的發展。由于網絡購物平臺中商品貨源廣泛、品種齊全、價格合理，因此有著巨大的市 場發展前景。
[0003] 然而，對于服飾類商品，網絡購物平臺還存在以下問題：
[0004] 第一、大部分購物網站僅具有關鍵字檢索功能，由于單純的語言文字無法準確描 述服裝的款式、樣式、花色等具體信息，因此給用戶挑選服裝帶來不便；
[0005] 第二、由于網站所展示的多為衣服自身或穿著在模特身上的平面圖片，用戶無法 知道衣服穿著在自己身上的立體試衣效果，這又為用戶的選擇帶來困難。
[0006] 如何突破關鍵字檢索限制，增加用戶對服裝的檢索準確度，同時在網絡環境下體 驗實體店試衣效果，是提高服飾類商品網絡銷售服務的關鍵技術問題。
【發明內容】
[0007] 本發明目的是為了解決現網絡購物平臺存在關鍵字檢索限制、用戶對服裝的檢索 準確度較低，并且用戶無法獲知衣服試穿效果、用戶對服裝選擇困難較大的問題，提供了一 種基于立體視覺與多特征圖像檢索的電子試衣系統。
[0008] 本發明所述基于立體視覺與多特征圖像檢索的電子試衣系統，該電子試衣系統包 括基于結構光測量技術的人體三維模型重構系統和基于多特征DS理論融合顏色、紋理和 形狀特征的圖像檢索系統；
[0009] 基于結構光測量技術的人體三維模型重構系統用于獲取用戶的人體表面的三維 坐標數據，構造用戶人體表面的外形曲面，實現人體三維模型重構；
[0010] 基于多特征DS理論融合顏色、紋理和形狀特征的圖像檢索系統利用顏色、紋理和 形狀特征對服裝進行檢索。
[0011] 基于結構光測量技術的人體三維模型重構系統實現的具體方法為：
[0012] 步驟1-1、固定光投射器和CCD攝像機的位置，標定光投射器和CCD攝像機，獲得 CCD攝像機和光投射器的內外參數矩陣分別為a_c和a_p;
[0013] 步驟1-2、光投射器向被測人體表面依次投射八幅垂直格雷碼條紋編碼光、全亮和 全暗圖像，并利用CCD攝像機采集被測人體的圖像；
[0014] 步驟1-3、對步驟2C⑶攝像機采集的格雷碼條紋圖像二值化；
[0015] 步驟1-4、根據格雷碼編解碼原理獲取被測人體表面點在光投射器成像面上的水 平坐標u_p;
[0016] 步驟1-5、根據射影幾何原理求取被測人體表面的三維坐標；
[0017] 步驟1-6、利用Matlab讀入步驟1-5獲取的三維坐標數據，構造被測人體表面的外 形曲面，實現人體三維模型重構；
[0018] 基于多特征DS理論融合顏色、紋理和形狀特征的圖像檢索系統實現的具體方法 為：
[0019] 步驟2-1、分別利用顏色直方圖和顏色相關圖特征提取查詢擬查詢服裝的顏色特 征，利用灰度共生矩陣和Tamura紋理提取擬查詢服裝的紋理特征，利用Hu矩提取擬查詢服 裝的形狀特征；
[0020] 步驟2-2、利用相似性度量方法分別計算：擬查詢服裝的圖像Q與圖像庫中第I幅 服裝圖像的顏色特征的相似距離(Km1,m2)，擬查詢服裝的圖像Q與圖像庫中第I幅服裝圖 像的紋理特征的相似距離d(m3,m4)，擬查詢服裝的圖像Q與圖像庫中第I幅服裝圖像的形 狀特征的相似距離d(m5);從圖像庫中返回十幅相似距離最小的圖像，并獲得單一特征檢索 式的查準率；
[0021] 步驟2-3、根據顏色特征的相似距離d(mi，m2)確定圖像庫中每幅服裝圖像的顏色 特征信任度，根據紋理特征的相似距離d(m3，m4)確定圖像庫中每幅服裝圖像的紋理特征信 任度，根據形狀特征的相似距離d(m5)確定圖像庫中每幅服裝圖像的形狀特征信任度；
[0022] 步驟2-4、對顏色特征、紋理特征和形狀特征進行特征向量的歸一化處理；
[0023] 步驟2-5、根據D-S理論獲取圖像庫中每幅服裝圖像的總信任度；
[0024] 步驟2-6、根據總信任度對圖像庫中的所有服裝圖像進行排序，根據從圖像庫中返 回的圖像計算檢索的準確率，將檢索的準確率與步驟2-2獲取的單一特征檢索式的查準率 進行比較，去掉單一特征檢索式的查準率最低的特征，根據D-S理論重新獲取圖像庫中每 幅服裝圖像的總信任度，返回與擬查詢圖像最相似的十幅圖像。
[0025] 本發明的優點：本發明將結構光三維測量技術與基于多特征DS理論融合顏色、紋 理和形狀特征的圖像檢索技術相結合，實現了用戶在網絡環境下選擇自己喜歡的衣服，并 且體驗實體店試衣效果；其中，結構光三維測量技術能夠獲取用戶的人體三維數據，而基于 多特征DS理論融合顏色、紋理和形狀特征的圖像檢索技術能夠突破關鍵字檢索限制，利用 顏色、紋理和形狀特征增加用戶對服裝的檢索準確度，將二者相結合所解決的新問題在于 能夠展示出將所選衣物穿到用戶身上的三維立體效果，進而實現網絡環境下體驗實體店試 衣效果的新功能。
[0026] 本發明所述的電子試衣系統不僅可以突破關鍵字檢索限制，增加用戶對服裝的檢 索準確度，而且可以在網絡環境下體驗實體店試衣效果。
【附圖說明】
[0027] 圖1是本發明所述基于立體視覺與多特征圖像檢索的電子試衣系統的原理圖；
[0028] 圖2是本發明【具體實施方式】一所述射影幾何原理的光原理圖。
【具體實施方式】
【具體實施方式】 [0029] 一：下面結合圖1和圖2說明本實施方式，本實施方式所述基于立體 視覺與多特征圖像檢索的電子試衣系統，該電子試衣系統包括基于結構光測量技術的人體 三維模型重構系統和基于多特征DS理論融合顏色、紋理和形狀特征的圖像檢索系統；
[0030] 基于結構光測量技術的人體三維模型重構系統用于獲取用戶的人體表面的三維 坐標數據，構造用戶人體表面的外形曲面，實現人體三維模型重構；
[0031] 基于多特征DS理論融合顏色、紋理和形狀特征的圖像檢索系統利用顏色、紋理和 形狀特征對服裝進行檢索。
【具體實施方式】 [0032] 二：本實施方式對實施方式一作進一步說明，基于結構光測量技術 的人體三維模型重構系統實現的具體方法為：
[0033] 步驟1-1、固定光投射器和C⑶攝像機的位置，標定光投射器和CXD攝像機，獲得 CCD攝像機和光投射器的內外參數矩陣分別為a_c和a_p;
[0034] 步驟1-2、光投射器向被測人體表面依次投射八幅垂直格雷碼條紋編碼光、全亮和 全暗圖像，并利用CCD攝像機采集被測人體的圖像；
[0035] 步驟1-3、對步驟2C⑶攝像機采集的格雷碼條紋圖像二值化；
[0036] 步驟1-4、根據格雷碼編解碼原理獲取被測人體表面點在光投射器成像面上的水 平坐標u_p;
[0037] 步驟1-5、根據射影幾何原理求取被測人體表面的三維坐標；
[0038] 步驟1-6、利用Matlab讀入步驟1-5獲取的三維坐標數據，構造被測人體表面的外 形曲面，實現人體三維模型重構。
【具體實施方式】 [0039] 三：本實施方式對實施方式一作進一步說明，步驟1-2所述的全暗 圖像用于背景剔除。
【具體實施方式】 [0040] 四：本實施方式對實施方式一作進一步說明，基于多特征DS理論融 合顏色、紋理和形狀特征的圖像檢索系統實現的具體方法為：
[0041] 步驟2-1、分別利用顏色直方圖和顏色相關圖特征提取查詢擬查詢服裝的顏色特 征，利用灰度共生矩陣和Tamura紋理提取擬查詢服裝的紋理特征，利用Hu矩提取擬查詢服 裝的形狀特征；
[0042] 步驟2-2、利用相似性度量方法分別計算：擬查詢服裝的圖像Q與圖像庫中第I幅 服裝圖像的顏色特征的相似距離(Km1,m2)，擬查詢服裝的圖像Q與圖像庫中第I幅服裝圖 像的紋理特征的相似距離d(m3,m4)，擬查詢服裝的圖像Q與圖像庫中第I幅服裝圖像的形 狀特征的相似距離d(m5);從圖像庫中返回十幅相似距離最小的圖像，并獲得單一特征檢索 式的查準率；
[0043] 步驟2-3、根據顏色特征的相似距離d(mi，m2)確定圖像庫中每幅服裝圖像的顏色 特征信任度，根據紋理特征的相似距離d(m3，m4)確定圖像庫中每幅服裝圖像的紋理特征信 任度，根據形狀特征的相似距離d(m5)確定圖像庫中每幅服裝圖像的形狀特征信任度；
[0044] 步驟2-4、對顏色特征、紋理特征和形狀特征進行特征向量的歸一化處理；
[0045] 步驟2-5、根據D-S理論獲取圖像庫中每幅服裝圖像的總信任度；
[0046] 步驟2-6、根據總信任度對圖像庫中的所有服裝圖像進行排序，根據從圖像庫中返 回的圖像計算檢索的準確率，將檢索的準確率與步驟2-2獲取的單一特征檢索式的查準率 進行比較，去掉單一特征檢索式的查準率最低的特征，根據D-S理論重新獲取圖像庫中每 幅服裝圖像的總信任度，返回與擬查詢圖像最相似的十幅圖像。
[0047] 本實施方式中，采用顏色特征的相似距離(Km1,m2)確定每幅圖像的顏色特征信任 度，根據紋理特征的相似距離d(m3，m4)確定每幅圖像的紋理特征信任度，根據形狀特征的 相似距離d(m5)確定每幅圖像的形狀特征信任度；現有的顏色特征、紋理特征和形狀特征的 信任度是根據人的主觀意識進行確定，檢索誤差極大，本實施方式步驟2-3的方法能夠避 免誤差大的問題。
[0048] 本實施方式中，步驟2-1為分別利用顏色直方圖和顏色相關圖特征來提取查詢擬 購買衣服的顏色特征；利用灰度共生矩陣和Tamura紋理來提取查詢服裝的紋理特征；最后 用Hu矩來提取查詢服裝的形狀特征；
[0049] 顏色直方圖表述的是指不同顏色占的比例，而不計較它們的空間位置，顏色自相 關圖彌補了顏色直方圖的這一缺點，假設I是由像素點P組合成的圖像，每一像素點均有自 己的灰度級別。設gi，g2, ...gn為圖像I的所有灰度級別，I(P)為像素P的灰度級別，I(^代 表灰度級別為g的像素點集合，顏色特征為：
[0050] cg(d)(I) =rdg.g(D
[0051] 顏色相關圖是指通過顏色直方圖來計算并統計具有相同灰度級別的像素點并距 離某一個像素的距離為d的個數。顏色相關圖同時又在顏色自相關圖算法中引入了顏色漸 變的概念，比較了像素的顏色變化程度