一种图像匹配的方法及其系统技术方案

本申请公开了一种图像匹配的方法及其系统，具体包括以下步骤：获取待处理图像；从待处理图像中获取第一目标图像；从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像；对获取的第二目标图像以及第三目标图像进行信息标定；根据信息标定对第二目标图像进行调整；将第二目标图像与第三目标图像进行渲染输出。本申请能够将服装图像和人台进行精细的匹配，使其达到较真实的效果。其达到较真实的效果。其达到较真实的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种图像匹配的方法及其系统


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体地，涉及一种图像匹配的方法及其系统。

技术介绍

[0002]现有技术中，虚拟试衣的方式已经越来越普及，而在虚拟试衣类产品中，将各种衣服服饰拍照产生图像后，需要将衣服图像进行变换处理，再贴合到模特身上，以实现试穿衣服的效果。为达到此目的，通常使用人工调节的方法，使用图像处理软件进行图像修整变形，效率低且针对性弱，没有适用于人体和服装的针对性处理逻辑，并且自动程度不高。
[0003]因此需要一种更加快速且准确的方法对服装与人台图像进行适配，使服装图像中的衣服能够完美贴合在人台图像中。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种图像匹配的方法及其系统，能够将相同姿势的衣服图像和人台进行精细的矫正匹配，使其达到较真实的效果，解决虚拟试衣和拍摄场地需求和成本问题的限制。
[0005]为达到上述目的，本申请提供了一种图像匹配的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：获取待处理图像；从待处理图像中获取第一目标图像；从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像；对获取的第二目标图像以及第三目标图像进行信息标定；根据信息标定对第二目标图像进行调整；将第二目标图像与第三目标图像进行渲染输出。
[0006]如上的，其中，获取的第一目标图像为带有服装的人台图像。
[0007]如上的，其中，从待处理图像中获取第一目标图像具体包括以下子步骤：确定待处理图像的稳定程度；根据待处理图像的稳定程度确定分割阈值，根据分割阈值确定第一目标图像。
[0008]如上的，其中，其中稳定值H具体表示为：其中，表示灰度值x在待处理图像中出现的频率。
[0009]如上的，其中，第二目标图像为服装图像，包括上装图像和/或下装图像。第三目标图像为人台图像。
[0010]如上的，其中，从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像具体包括以下步骤：确定检测阈值和跟踪阈值；根据检测阈值确定第一目标图像的第一目标点；根据第一目标点与跟踪阈值确定第二目标点与第三目标点，根据第二目标点确定第二目标图像，以及根据第三目标点确定第三目标图像。
[0011]如上的，其中，检测阈值大于跟踪阈值。
[0012]如上的，其中，以第一目标点为基准，查找与第一目标点相邻的点的灰度值是否大于跟踪阈值，若第一目标点相邻的点的灰度值大于跟踪阈值，则将其作为第二目标点，多个第二目标点构成第二目标图像。
[0013]一种图像匹配系统，具体包括：待处理图像获取单元、第一目标图像获取单元、第一目标图像处理单元、信息标定单元、调整单元以及输出单元；待处理图像获取单元，用于获取待处理图像；第一目标图像获取单元，用于从待处理图像中获取第一目标图像；第一目标图像处理单元，用于从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像；信息标定单元，用于对获取的第二目标图像以及第三目标图像进行信息标定；调整单元，用于根据信息标定对第二目标图像进行调整；输出单元，用于将第二目标图像与第三目标图像进行渲染输出。
[0014]如上的，其中，第一获取单元具体包括稳定程度确定模块、分割阈值确定模块；其中稳定程度确定模块，用于确定待处理图像的稳定程度；分割阈值确定模块，用于根据待处理图像的稳定程度确定分割阈值，根据分割阈值确定第一目标图像。
[0015]本申请具有以下有益效果：（1）本申请提供的图像匹配的方法及其系统能够将相同姿势的衣服图像和人台进行精细的矫正，使其达到较真实的效果。
[0016]（2）本申请提供的图像匹配的方法及其系统能够进行服装图像与人台图像的自动匹配，无需手动调节，降低了人员成本和时间成本，同时使多件服装间的穿搭成为可能，大大提高了展示系统的可用性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是根据本申请实施例提供的图像匹配的方法流程图；图2是根据本申请实施例提供的图像匹配系统的内部结构图。
具体实施方式
[0019]下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0020]本申请涉及一种图像贴合矫正的方法及其系统。根据本申请，能够将相同姿势的服装图像和人台进行精细的匹配，使其达到较真实的效果，解决虚拟试衣和拍摄场地需求和成本问题的限制。
[0021]如图1所示为本申请提供的图像匹配的方法流程图，具体包括以下步骤：步骤S110：获取待处理图像。
[0022]其中，其中待处理图像为拍摄带有服装的人台图像，该图像中包括了背景等信息。
[0023]步骤S120：从待处理图像中获取第一目标图像。
[0024]具体地，其中获取的第一目标图像为除去背景后，带有服装的人台图像，步骤S120具体包括以下子步骤：步骤S1201：确定待处理图像的稳定程度。
[0025]其中计算待处理图像的稳定值，当待处理图像越混乱，稳定值越小，稳定程度越小。当待处理图像越有序，稳定值越大，稳定程度越高。其中稳定值H具体表示为：其中，表示灰度值x在待处理图像中出现的频率，其中灰度值x的具体数值取待处理图像中全部灰度值的最小灰度值。其中稳定值能够表示图像的明亮程度。其中明亮程度越高，稳定值越大；明亮程度越低，稳定值越小。
[0026]优选地，在获取稳定值之前，可将待处理图像转换为灰度图像。
[0027]步骤S1202：根据待处理图像的稳定程度确定分割阈值，根据分割阈值确定第一目标图像。
[0028]具体地，其中若稳定值大于第一指定阈值且小于第二指定阈值，则说明此时图像的明亮程度不会过于明亮也不会过于暗沉，方便确定分割阈值。其中分割阈值属于[0,255]。
[0029]其中第一指定阈值小于第二指定阈值，具体数值可根据实际情况进行调整确定，在此不进行限定。
[0030]其中，设待处理图像有L个灰度级，为第i个灰度级所包含的像素个数，N为总的像素个数，则，设为第i个灰度级出现的概率，表示为，则有。
[0031]进一步地，设定分割阈值前，将图像按照灰度级划分为C0和C1两部分，其中C0部分灰度级出现的概率为，C1部分灰度级出现的概率为，其中t为自然数，i表示第i个灰度级。
[0032]C0部分的灰度均值表示为：其中，t为自然数，i表示第i个灰度级，L为待处理图像的灰度级总数，为第i个灰度
级出现的概率，为C0部分灰度级出现的概率。
[0033]C1部分的灰度均值表示为：其中，t为自然数，i表示第i个灰度级，L为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像匹配的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：获取待处理图像；从待处理图像中获取第一目标图像；从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像；对获取的第二目标图像以及第三目标图像进行信息标定；根据信息标定对第二目标图像进行调整；将第二目标图像与第三目标图像进行渲染输出。2.如权利要求1所述的图像匹配的方法，其特征在于，获取的第一目标图像为带有服装的人台图像。3.如权利要求2所述的一种图像匹配的方法，其特征在于，从待处理图像中获取第一目标图像具体包括以下子步骤：确定待处理图像的稳定程度；根据待处理图像的稳定程度确定分割阈值，根据分割阈值确定第一目标图像。4.如权利要求3所述的图像匹配的方法，其特征在于，其中稳定值H具体表示为：其中，表示灰度值x在待处理图像中出现的频率。5.如权利要求1所述的图像匹配的方法，其特征在于，第二目标图像为服装图像，包括上装图像和/或下装图像，第三目标图像为人台图像。6.如权利要求5所述的图像匹配的方法，其特征在于，从第一目标图像中分别获取第二目标图像与第三目标图像具体包括以下步骤：确定检测阈值和跟踪阈值；根据检测阈值确定第一目标图像的第一目标点；根据第一目标点与跟踪阈值确定第二目标点与第三目标点，根据第二目标点确定第二目标图像，以及根...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小波，秦晓飞，李昆仑，
申请(专利权)人：恒信东方文化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：