印花图案智能检索系统：速度与精准的融合

本文主要探讨了在"互联网+"时代背景下，印花图案智能检索系统的发展与应用。针对印花图案这一特定领域，系统设计者——来自武汉纺织大学的张岚、张勇、高佳令和邓中民，提出了结合印花图案特性的智能检索策略。他们采用了基于内容的图像检索方法，强调了颜色和纹理特征的重要性。 首先，颜色特征的提取是通过颜色累积直方图来实现的。这种方法将颜色空间中的色彩进行量化，并统计每个量化区域的像素数量，形成颜色分布的直方图，以此捕捉图像的整体色彩信息。这种方法简单直观，能够有效地反映图像的颜色特性，为后续的检索提供关键数据。 接着，纹理特征的提取则利用了小波变化能量算法。小波变换是一种多尺度分析工具，它能分解图像为不同频率的细节信息，这些细节包含着图案的纹理结构。通过计算小波系数的能量，可以提取出图像的纹理特征，增强对图案细节的识别能力。 在相似度测量方面，本文选择了卡方距离作为评价标准。卡方距离衡量的是两个印花图案在颜色和纹理特征上的差异，这种距离度量方式有助于准确地找出相似或相关的印花图案。 为了实现这些功能，论文作者利用了Microsoft Foundation Classes (MFC)的可视化界面技术，这提供了用户友好的界面设计。同时，OpenCV视觉库作为底层支持，提供了强大的图像处理和机器视觉功能，使得系统能够在处理大量印花图案时表现出高效的检索速度和高精度。 实验结果显示，该智能检索系统成功实现了印花图案的智能检索，不仅检索速度快，而且准确度高，对于印染行业的信息化建设和资源利用具有实际价值。因此，本文的工作不仅填补了印花图案智能检索领域的空白，也为相关行业的数字化转型提供了有益的参考和实践依据。 本文深入研究了印花图案的特征提取方法，尤其是在颜色和纹理特征方面的处理，以及如何通过结合OpenCV和MFC技术构建一个高效、精确的智能检索系统，这对于推动印染行业的数字化进程具有重要意义。