图像处理驱动的服装视觉元素识别与量化研究

本研究论文深入探讨了"人工智能-图像处理-基于图像处理技术的服装视觉元素识别"这一主题，主要聚焦于利用图像处理技术在服装领域的应用。论文的核心内容包括以下几个关键点： 1. 色彩识别：首先，通过对着装人体的色相分布进行统计和分析，论文将色相环划分为24个区域，以确定服装的主色调。作者引入了色相对比度公式，区分同类色、类似色、中差色和对比色，将传统的色彩对比概念量化。 2. 色感识别：论文进一步探讨了色彩的软硬、轻重和冷暖感受，通过硬度系数、重量系数和冷暖明确系数的建立，将这些视觉感知量化。同时，通过平衡系数和粗糙系数，评价服装在平衡感和面料滑涩感方面的表现。 3. 闪光效果识别：针对服装的闪光效果，通过对图像中亮点的亮度、面积和命中率的分析，定义了亮点显著系数，以及亮点骨架矩阵，从而量化闪光效应，适用于装饰性服装的设计评估。 4. 图案花纹识别：多尺度分析技术被用来提出全景图的概念，用来评估服装图案的连续性和重复性，通过重复角和重复尺度参数来区分不同类型的连续图案（如二方连续和四方连续）。 5. 系统开发与应用：研究者开发了一套服装视觉元素采集与分析软件，与硬件环境结合，构建了服装视觉元素采集与分析系统。通过实际应用，如对意大利"古驰"品牌的春夏季时装数据的处理，论文展示了系统的实用性，以及在服装流行趋势预测和自动化评估中的潜力。 6. 创新与贡献：论文的核心贡献在于提供了一种系统性的方法，从图像处理的角度对服装视觉元素进行识别和量化，形成了一套完整的评价体系。此外，通过计算机编程和自动化技术，论文为服装设计和行业决策提供了实用的工具和理论支持。 这篇论文在人工智能和图像处理领域，特别是在服装视觉元素的识别和量化方面，进行了深入的研究和实践，具有较高的学术价值和实际应用意义。