一种基于笔触特征和颜色特征的西方绘画风格分类方法技术

本发明专利技术属于图像处理与分析技术领域，一种基于笔触特征和颜色特征的西方绘画风格分类方法，解决西方绘画图像风格的自动分类。具体为：采用边缘检测、形态学操作方法提取绘画图像的笔触特征，保留对绘画风格分类最重要的组成部分。将提取的笔触特征图像输入到卷积神经网络中进行笔触特征的优化，选取对风格分类影响较大的笔触特征。将绘画图像由RGB颜色空间转换成HSV模型，执行K均值聚类方法(K＝20)，形成了20聚类中心，按照K均值聚类法的中心点统计的像素个数，降序选取前6的主色调作为颜色特征。最后，将笔触特征和颜色特征归一化并作为图像的两个通道输入到支持向量机(SVM)分类器，实现西方绘画风格的自动分类。实现西方绘画风格的自动分类。实现西方绘画风格的自动分类。

【技术实现步骤摘要】
一种基于笔触特征和颜色特征的西方绘画风格分类方法


[0001]本专利技术属于图像处理与分析
，具体为一种基于笔触特征和颜色特征的西方绘画风格分类方法。

技术介绍

[0002]智能移动设备的普及使得越来越多的人们接触到数字艺术作品，海量的数字作品难以有效管理。传统的人工进行绘画分类造成人力、时间的浪费，因此，使用计算机技术对绘画图像提取特征以及分类大势所趋。此外，笔触特征是画家在作画过程中的痕迹。笔触特征的提取对于绘画图像的研究至关重要。因此，基于笔触特征实现绘画作品风格的自动分类应用而生。
[0003]目前研究中，绘画图像风格分类主要由两种方式：(1)提取绘画图像相关的底层特征，采用机器学习的方法实现分类，但在这些诸多的图像特征中，笔触特征的选取较少，不能较显著地提取绘画风格的特征。(2)采用深度学习的方法直接在原始图像的基础上进行分类，该方法虽然可以实现图像不同风格的分类，但对图像训练样本数量要求较高。

技术实现思路

[0004]本专利技术克服现有技术存在的不足，提供了一种基于笔触特征和颜色特征的绘画风格分类方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于笔触特征和颜色特征的西方绘画风格分类方法，其特征在于，包括以下具体步骤：(1)提取绘画图像的笔触特征；(2)通过卷积神经网络进一步优化笔触特征；(3)提取绘画图像的颜色特征；(4)基于提取的笔触特征和颜色特征，采用支持向量机分类器对西方绘画图像进行风格分类。2.根据权利要求1所述的一种基于笔触特征和颜色特征的西方绘画风格分类方法，其特征在于，所述(1)中提取绘画图像笔触特征具体包括以下步骤：a.将输入的西方绘画图像转换为灰度图像；b.将Sobel边缘检测算法作用于灰度图像，识别边缘像素；使用卷积核G
X
和G
Y
分别在图像X和Y方向上进行卷积，将X和Y方向上卷积计算出的结果进行代数加权和得到整个图像的边缘结果，卷积核G
X
和G
Y
如下所示：Sobel算子是基于一阶梯度运算的边缘检测的算法，Sobel算子数学表达式如下：G
x
＝f
x
(x，y)＝f(x
‑
1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)
‑
f(x
‑
1,y
‑
1)
‑
2f(x,y
‑
1)
‑
f(x+1,y
‑
1)G
y
＝f
y
(x,y)＝f(x+1,y
‑
1)+2f(x+1,y)+f(x+1.y+1)
‑
f(x
‑
1,y
‑
1)
‑
2f(x
‑
1,y)
‑
f(x
‑
1,y+1)Sobel算子矩阵形式如下:通过下列公式计算像素点的灰度值：c.通过形态学操作对边缘进行过滤、封闭处理；具体过程为：采用先开后闭的操作，先将边缘操作后的笔触进行平滑处理，消除较细较杂的突出笔触，然后将断裂的边缘线进行闭合，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭小英，李文书，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：