CN107832359B - 一种图片检索方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图片检索方法及系统，其中该方法包括：将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并，得到所述图片的颜色区域；根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定至少一个图片主色；按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签；接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片。本发明解决了基于图片主色筛选商品模型图片准确度不高的问题，消除了图片背景色、倒影等对提取主色的影响，使得图片的主色提取表现良好，提取的主色更为准确灵活，且提取的主色以及基于该主色得到的检索结果更符合用户观感。

Description

一种图片检索方法及系统

技术领域

本发明实施例涉及信息检索技术，尤其涉及一种图片检索方法及系统。

背景技术

在很多应用网站中，尤其是家装设计应用中，其数据库中多为商品模型的图片，用户可以通过检索直观地选择感兴趣的商品。并且在家装设计时，用户通常需要根据色彩、样式搭配等选择商品，这就需要应用中提供通过图片颜色检索商品的功能。

通常的应用通过颜色检索图片的方法主要在于提取出图片中的主要颜色，然而应用数据库中的模型通常为了突出显示模型以及美观的考虑会设置一背景色，而且在拍摄或者制成图片时打光较强，会使图片中的模型存在倒影或者影子，在一定程度上会干扰模型图片主色的提取，使图片主色提取不准确。另外，常规技术中图片提取的主色个数会被限定，显然在某些图片中并没有较为突出的颜色，而应该将多种颜色都选为图片主色，所以图片主色提取应该具有一定的灵活性。

发明内容

本发明提供一种图片检索方法及系统，以实现基于图片主色的家具模型图片筛选和检索功能，提取的主色更为准确灵活，不受背景色和倒影的干扰。

第一方面，本发明实施例提供了一种图片检索方法，包括：

将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并，得到所述图片的颜色区域；

根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定至少一个图片主色；

按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签；

接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片。

进一步地，将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并，包括：

将图片中所有像素点从第一颜色空间转换到第二颜色空间；

判断图片中相邻像素点在所述第二颜色空间中的色差是否处于第二预设色差范围内，若是，则将所述相邻像素点标记为同一连通域；

针对每个连通域，计算该连通域的所有像素点色值的平均值，将所述平均值对应的颜色作为该连通域的颜色；

判断各连通域在所述第二颜色空间中的色差是否处于所述第一预设色差范围内，若是，则将连通域合并，得到颜色区域。

进一步地，在将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并之前，所述方法还包括：

依次计算图片中的各像素点在第一颜色空间中的颜色收敛位置；

分别将所述各像素点的颜色调整为该像素点的颜色收敛位置对应的颜色。

进一步地，根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定图片主色，包括：

从所述图片的所有颜色区域中剔除符合预设条件的颜色区域，其中所述预设条件包括：背景色区域，和/或，面积小于预设阈值的颜色区域；

分别计算剩余的颜色区域的权重分数，并按照所述权重分数对所述剩余的颜色区域进行排序；

按照排序从权重分数最大的颜色区域开始，依次将当前颜色区域的权重分数与下一个颜色区域的权重分数进行对比；

若所述下一个颜色区域的权重分数与所述当前颜色区域的权重分数的比例不符合预设比例条件，则停止对比，选取当前颜色区域及其之前对比过的颜色区域的颜色作为图片主色。

进一步地，剔除背景色区域，包括：

获取所述图片中的预设区域，计算所述预设区域中像素点色值的平均值，将所述平均值对应的颜色作为所述图片的背景色；

将所述图片中所有颜色区域及所述背景色从第一颜色空间转换到第二颜色空间；

分别判断所述图片中各颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第三预设色差范围内，若是，则剔除该颜色区域；

判断是否剩余至少一个颜色区域，若否，则调整所述第三预设色差范围的值，重新判断各颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第三预设色差范围内，直到所述图片中至少剩余一个颜色区域。

进一步地，剔除面积小于预设阈值的颜色区域，包括：

剔除像素数少于所述预设阈值的颜色区域；

判断是否剩余至少一个颜色区域，若否，则减小所述预设阈值，并重新剔除像素数少于预设阈值的颜色区域，直到所述图片中至少存在一个颜色区域。

进一步地，分别计算剩余的颜色区域的权重分数，包括：

按照预设权重函数分别计算剩余的颜色区域中每个像素点的权重分数，其中，离图片中心点越近的像素点的权重越高；

计算所述颜色区域中所有像素点的权重分数的平均值，作为该颜色区域的权重分数。

进一步地，按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，包括：

将所述图片所有主色从第一颜色空间转换为第二颜色空间；

根据第二颜色空间与所述标准色卡的色值对照表，确定与主色在第二颜色空间中的色值对应的标准色卡色值；

将所述标准色卡色值对应的颜色作为所述主色对应的标准颜色。

进一步地，在将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并之前，所述方法还包括：

将图片第一维度的像素数调整为第一数值，第二维度的像素数根据原图片第一维度与第二维度的比值进行等比例调整。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图片检索系统，该图片检索系统包括：

颜色合并模块，用于将图片中处于第一预设色差范围内的颜色对应的像素点合并，得到颜色区域；

主色确定模块，用于根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片中确定至少一个图片主色；

图片标记模块，用于按照预设的标准色卡，获取所述图片主色对应的标准颜色并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签；

图片检索模块，用于当接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片。

本发明通过颜色区域分割、颜色区域的权重分数和预设筛选策略灵活地确定图片主色，实现了图片主色的自动提取；按照标准色卡对图片主色进行标准色彩归类，为图片打上主色标签，从而能够实现基于图片主色的商品模型图片筛选和检索。主色提取速度更快，确定的图片主色具有表现性良好、鲁棒性高的优点，检索系统更完善。另外，基于权重分数和预设筛选策略的设置，能够消除图片背景色、倒影以及影子对提取主色的影响，使得提取的主色更为准确灵活，且提取的主色和基于该主色的检索结果更符合用户观感。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种图片检索方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的一种图片检索方法的流程图；

图3是本发明实施例三中的图片检索方法中主色确定步骤的流程图；

图4是本发明实施例四中的一种图片检索系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种图片检索方法的流程图，本实施例可适用于通过颜色筛选图片的情况，该方法可以由软件和/或硬件来执行，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

S110、将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并，得到所述图片的颜色区域。

其中，图片为导入图片数据库中的需要对图片的主色进行识别确定的图片，该图片可以为商品模型图片，例如沙发、茶几等家具模型的图片，也可以为正常实物的图片。图片中各像素点色值存在一定的色差，本步骤对颜色相近的像素点进行合并，将图片分割为不同颜色的区域。

需要说明的是，第一预设色差范围包含负差最大值loDiff和正差最大值upDiff，其中负差最大值限定了当前像素点色值与待比较的像素点色值的负差范围，正差最大值限定了当前像素点色值与待比较的像素点色值的正差范围，本发明各实施例中提到的色差范围均为此种解释，后续不再赘述。

S120、根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定至少一个图片主色。

其中，颜色区域的权重分数是根据颜色区域中不同位置的像素对图片的相对重要程度设置的分数，即根据用户的实际观感，设置图片中某些区域重要程度较高。预设筛选策略用于去除影响确定主色的因素而设定的某种筛选规则，例如剔除背景色、倒影及影子的颜色区域的筛选策略，通过该步骤，可以使确定主色的结果更加准确，同时该步骤筛选出的图片主色个数不受限制，可以根据图片实际情况，灵活地进行筛选。

S130、按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签。

可选地，按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，具体包括：将所述图片所有主色从第一颜色空间转换为第二颜色空间；根据第二颜色空间与所述标准色卡的色值对照表，确定与主色在第二颜色空间中的色值对应的标准色卡色值；将所述标准色卡色值对应的颜色作为所述主色对应的标准颜色。

其中，预设的标准色卡可以为Munsell色卡、RAL色卡、Pantone色卡等，较优地，该预设的标准色卡采用Pantone色卡。第一颜色空间是存储的图片所在的颜色空间，例如RGB颜色空间，第二颜色空间是人眼感知均匀的颜色空间，例如CIELab颜色空间。由于图片中的颜色信息通常是采用红绿蓝信息即在RGB模式下进行储存，而RGB颜色空间下的色彩存在色差与视觉观察不一致的问题，所以需要将图片信息转换到人眼感知均匀的颜色空间中，例如CIELab颜色空间。本步骤用于将确定的图片主色打上标准颜色的标签，该标准颜色从标准色卡中获得。

S140、接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片。

其中，用户的选择信息为选择某种标准颜色的信息，该标准颜色为标准色卡中的颜色。采用标准颜色供用户选择，而非RGB模式下的颜色，使得用户在选择和搭配中更精确有效选择指定色彩。

本实施例的技术方案，通过颜色区域分割、颜色区域的权重分数和预设筛选策略灵活地确定图片主色，实现了图片主色的自动提取；按照标准色卡对图片主色进行标准色彩归类，为图片打上主色标签，从而能够实现基于图片主色的商品模型图片筛选和检索。该方法效率高，可以在500ms内完成一张模型图片的主色确定，同时通过该方法确定的图片主色具有表现性良好、鲁棒性高的优点。另外，基于权重分数和预设筛选策略的设置，能够消除图片背景色、倒影及影子对提取主色的影响，使得提取的主色更为准确灵活，且提取的主色更符合用户观感。

优选地，在将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并之前，可以进行图片调整，具体包括：将图片第一维度的像素数调整为第一数值，第二维度的像素数根据原图片第一维度与第二维度的比值进行等比例调整。

其中，第一维度为图片的长度或者宽度，对应的第二维度则为图片的宽度或者长度，第一数值为预设的图片长度或者宽度的像素数，例如当第一维度为宽度时，第一数值为400个像素，即将宽度调整为400个像素。根据原图片第一维度与第二维度的比值进行等比例调整，保证了图片调整前后的第一维度与第二维度的比例不变。本优选实施方式在保证图片不失真的同时，通过对待处理图片进行统一调整，可以加快后续步骤的处理速度，提高图片主色确定的效率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种图片检索方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，在S110之前增加了图片色彩平滑步骤，且对S110进行了具体说明。与上述实施例相同或相应的术语解释，本实施例不再赘述。如图2所示，该方法包括如下步骤：

S200、依次计算图片中的各像素点在第一颜色空间中的颜色收敛位置，分别将所述各像素点的颜色调整为该像素点的颜色收敛位置对应的颜色。

本步骤是对图片进行色彩平滑，可以采用均值漂移(MeanShift)算法实现。MeanShift算法通过对图片中所有像素点进行调整，实现色彩平滑的效果，包括：首先在图片上确定以当前像素点为中心，以设定值sp为半径的圆形空间域，取该空间域中的像素点色值为样本，在第一颜色空间中确定以当前像素点色值为中心，以设定值sr为半径的球形颜色域，计算该颜色域中样本色值的质心，即密度最大处的点，然后以该质心为中心重新确定颜色域，执行迭代过程，直至最终收敛，最终收敛的点就是当前像素点的颜色收敛位置。

具体过程为在颜色空间中，以当前像素点的色值为中心，以设定值为半径做一高维球，落在该球内的所有样本色值和中心产生一向量，该向量以中心为起点，以样本色值为终点，将由所有样本与中心点组成的向量叠加，形成一新的向量，再以该新的向量的终点作为中心，以上述的设定值为半径，做一高维球，重复以上步骤，即可得到最终向量的终点，即为当前像素点色值的颜色收敛位置，继而将当前像素点调整为颜色收敛位置对应的颜色。由此可见，颜色收敛位置为当前像素点附近区域中颜色最多的颜色值。该步骤将当前像素点设为附近区域中颜色最多的颜色值，即对像素点进行了调整，实现了图片的色彩平滑处理，此处空间域半径sp和颜色域半径sr可以设为60，60。

S211、将图片中所有像素点从第一颜色空间转换到第二颜色空间。

S212、判断图片中相邻像素点在所述第二颜色空间中的色差是否处于第一预设色差范围内，若是，则将所述相邻像素点标记为同一连通域。

具体地，依次计算图片中的像素点与相邻的像素点的色差，当该像素点与其相邻像素点的色差值在第二预设色差范围内时，即当两相邻像素点颜色较为相近时，将该两像素点标记为同一连通域，示例性地，该第二预设色差范围可以是loDiff＝{5，5，5}，upDiff＝{5，5，5}。由此，可以将图片通过像素点的颜色色值划分为多个连通域。

需要说明的是，本发明实施例中关于色差的计算，都是在第二颜色空间下进行计算，以提高计算结果的准确性和参考性，后续不再赘述。

S213、针对每个连通域，计算该连通域的所有像素点色值的平均值，将所述平均值对应的颜色作为该连通域的颜色。

S214、判断各连通域在所述第二颜色空间中的色差是否处于所述第一预设色差范围内，若是，则将连通域合并，得到颜色区域。

其中，各连通域中的像素点仍存在一定色差，不能直接进行色差计算，计算连通域像素点的颜色平均值再进行各连通域之间的色差计算，可以判断各连通域颜色是否相近，此处第二预设色差范围可以是loDiff＝{5，5，5}，upDiff＝{5，5，5}，通过该步骤可以将位置不接近但颜色接近的连通域合并。该步骤可以将图片有效地分割成多个颜色区域，是图片主色确定步骤很重要的前提。

上述S211至S214是对实施例一中的S110的具体说明，使用漫水填充(FloodFill)的方法实现颜色区域的确定。

S220、根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定至少一个图片主色。

S230、按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签。

S240、接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片。

本实施例的技术方案，按照色值对像素点进行收敛，根据相邻像素点色差对图片划分连通域，并基于连通域的色差合并得到颜色区域，由此完成图片区域分割，为后续权重计算和区域筛选提供基础，以更为准确地提取图片主色。

实施例三

模型图片常为了突出显示模型以及美观的考虑会设置一背景色，背景色会干扰模型图片主色的确定，另外，一些小面积的颜色区域可能会因为位置优势而具有较高的权重分数，也影响了模型图片主色的确定，所以需要设置对这两种干扰因素进行剔除的筛选规则，即预设的筛选策略，从而对图片的主色进行更为准确的确定。

本实施例在上述各实施例的基础上，提供了主色确定步骤的具体实现过程，主要包括：根据预设筛选策略剔除部分颜色区域，根据剩余颜色区域的权重分数排序以选取主色。图3为本发明实施例三提供的一种图片检索方法中主色确定步骤的流程图，如图3所示，主色确定步骤具体包括：

S310、从所述图片的所有颜色区域中剔除符合预设条件的颜色区域，其中所述预设条件包括：背景色区域，和/或，面积小于预设阈值的颜色区域。

(1)剔除背景色区域包括以下步骤：

获取所述图片中的预设区域，计算所述预设区域中像素点色值的平均值，将所述平均值对应的颜色作为所述图片的背景色；

将所述图片中所有颜色区域及所述背景色从第一颜色空间转换到第二颜色空间；

分别判断所述图片中各颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第三预设色差范围内，若是，则剔除该颜色区域；

判断是否剩余至少一个颜色区域，若否，则调整所述第三预设色差范围的值，重新判断各颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第二预设色差范围内，直到所述图片中至少剩余一个颜色区域。

其中，预设区域可以是图片的边缘区域，例如可以是图片四角位置处的正方形区域，示例性地，该正方形区域的边长可以设定为图片宽度的十分之一，或者设定为具体像素值；预设区域还可以是图片的边界上宽度为设定像素值的框型区域。第三预设色差范围用于剔除与背景色相近颜色的颜色区域，第三预设色差范围可以根据实际需求进行初始设定。第一颜色空间、第二颜色空间的解释与实施例一中相同，此处不再赘述。颜色空间转换能够保证在人眼感知均匀的颜色空间进行色差计算，保证计算结果与人眼感知一致。

需要注意的是，剔除背景色区域是一个动态过程，通常图片中的模型颜色与背景色差别较大，但对于某些图片，初始设定的第三预设色差范围可能较大，导致包括图片主色区域在内的颜色区域全被剔除的情况，所以通过逐步调整色差，可以保证背景色颜色区域被剔除的同时，剩余的颜色区域更大概率为图片主色的颜色区域。可以按照预先设定的调整量对第三预设色差范围进行调整，每次的调整量可以是相等的，也可以是不等的。另外，由于图片模型的倒影或者影子所在颜色区域的颜色通常与背景色相近，在该步骤中，可以将倒影或影子的干扰颜色区域同时剔除。

(2)剔除面积小于预设阈值的颜色区域包括以下步骤：

剔除像素数少于所述预设阈值的颜色区域；

判断是否剩余至少一个颜色区域，若否，则减小所述预设阈值，并重新剔除像素数少于预设阈值的颜色区域，直到所述图片中至少存在一个颜色区域。

其中，预设阈值可以根据实际需求进行初始设定。小面积区域剔除步骤同样为动态过程，图片主色的颜色区域通常较大，但对于某些图片，初始设定的预设阈值可能较大，导致将图片主色颜色区域剔除的情况，通过判断剔除步骤后是否剩余颜色区域，动态地剔除面积较小的的颜色区域，避免了面积较小的颜色区域可能因位置的优势权重分数较高被误确定为图片的主色，也避免了预设阈值设置过大导致的颜色区域全部被剔除的情况，并且该动态剔除小面积颜色区域的步骤可以使剩余的颜色区域更大概率为图片主色的颜色区域。

S320、分别计算剩余的颜色区域的权重分数，并按照所述权重分数对所述剩余的颜色区域进行排序。其中，排序可以是从低到高排序，也可以是从高到低排序。

S330、按照排序从权重分数最大的颜色区域开始，依次将当前颜色区域的权重分数与下一个颜色区域的权重分数进行对比。

S340、若所述下一个颜色区域的权重分数与所述当前颜色区域的权重分数的比例不符合预设比例条件，则停止对比，选取当前颜色区域及其之前对比过的颜色区域的颜色作为图片主色。

其中，预设比例条件为下一个颜色区域的权重分数与当前颜色区域的权重分数的比例所要满足的阈值，示例性地，该预设比例条件为不低于50％，即当下一个颜色区域的权重分数与当前颜色区域的权重分数的比值低于50％时，则停止对比。

具体的，可以通过以下方式确定颜色区域的颜色：计算颜色区域的所有像素点色值的平均值，将平均值对应的颜色作为该颜色区域的颜色。需要说明的是，通过该步骤的筛选，最终获得的颜色区域至少为一个，即该方法会根据实际的图片情况，确定不限于一个图片主色，具有一定的实用性和灵活性。

S320中计算剩余的颜色区域的权重分数包括：按照预设权重函数分别计算剩余的颜色区域中每个像素点的权重分数，其中，离图片中心点越近的像素点的权重越高；计算所述颜色区域中所有像素点的权重分数的平均值，作为该颜色区域的权重分数。

示例性地，预设权重函数可以为二维高斯函数，如下所示：

其中，r²＝u²+v²，r是模糊半径，即像素点距离图片中心的距离，σ是正态分布的标准偏差，通过计算剩余颜色区域中所有像素点的二维高斯函数的平均值，即可获得该剩余颜色区域的权重分数。

本实施例中，根据预设筛选策略剔除部分颜色区域，根据剩余颜色区域的权重分数排序以选取图片主色，消除了背景色、倒影及影子对提取图片主色的影响，且结合权重设置，使得提取的主色更符合人类的观感，同时可以灵活地获取不限于一个图片主色，也更满足人类的需求。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种图片检索系统的结构示意图，该图片检索系统包括：

颜色合并模块410，用于将图片中处于第一预设色差范围内的颜色对应的像素点合并，得到颜色区域；

主色确定模块420，用于根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片中确定至少一个图片主色；

图片标记模块430，用于按照预设的标准色卡，获取所述图片主色对应的标准颜色并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签；

图片检索模块440，用于当接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片。

本实施例的技术方案，通过颜色区域分割、颜色区域的权重分数和预设筛选策略灵活地确定图片主色，实现了图片主色的自动提取；按照标准色卡对图片主色进行标准色彩归类，为图片打上主色标签，从而能够实现基于图片主色的商品模型图片筛选和检索。该系统效率高，可以在500ms内完成一张模型图片的主色确定，同时通过该系统确定的图片主色具有表现性良好、鲁棒性高的优点。另外，基于权重分数和预设筛选策略的设置，能够消除图片背景色对提取主色的影响，使得提取的主色更为准确灵活，且提取的主色更符合用户观感。

具体地，颜色合并模块410包括：

颜色空间转换单元，用于将图片中所有像素点从第一颜色空间转换到第二颜色空间；

连通域确定单元，用于判断图片中相邻像素点在第二颜色空间中的色差是否处于第二预设色差范围内，若是，则将所述相邻像素点标记为同一连通域；

颜色计算单元，用于针对每个连通域，计算该连通域的所有像素点色值的平均值，将所述平均值对应的颜色作为该连通域的颜色；

连通域合并单元，用于判断各连通域的像素点色值的平均值在所述第二颜色空间中的色差是否在第一预设色差范围内，若是，则将连通域合并，得到颜色区域。

具体地，主色确定模块420包括：

剔除单元，用于从所述图片的所有颜色区域中剔除符合预设条件的颜色区域，其中所述预设条件包括：背景色区域，和/或，面积小于预设阈值的颜色区域；

权重计算单元，用于分别计算剩余的颜色区域的权重分数；

排序单元，用于按照所述权重分数对所述剩余的颜色区域进行排序；

主色选取单元，用于按照排序从权重分数最大的颜色区域开始，依次将当前颜色区域的权重分数与下一个颜色区域的权重分数进行对比；若所述下一个颜色区域的权重分数与所述当前颜色区域的权重分数的比例不符合预设比例条件，则停止对比，选取当前颜色区域及其之前对比过的颜色区域的颜色作为图片主色。

具体地，所述剔除单元包括：

背景色确定子单元，用于获取所述图片中的预设区域，计算所述预设区域中像素点色值的平均值，将所述平均值作为图片背景色；

颜色空间转换子单元，用于将所述图片中所有颜色区域及所述背景色从第一颜色空间转换到第二颜色空间；

第一剔除子单元，用于分别判断图片中所有颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第三预设色差范围内，若是，则剔除该颜色区域；以及判断是否剩余所述颜色色块，若否，则调整所述第二颜色空间第三设定色差的值，重新判断各颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第三预设色差范围内，直到所述图片中至少剩余一个颜色区域。

具体地，所述剔除单元还包括：

第二剔除子单元，用于剔除像素数少于所述预设阈值的颜色区域；以及判断是否剩余至少一个所述颜色区域，若否，则减小所述预设阈值，并重新剔除像素数少于预设阈值的颜色区域，直到所述图片中至少存在一个颜色区域。

具体地，所述权重计算单元具体用于：按照预设权重函数分别计算剩余的颜色区域中每个像素点的权重分数，其中，离图片中心点越近的像素点的权重越高；计算所述颜色区域中所有像素点的权重分数的平均值，作为该颜色区域的权重分数。

具体地，主色确定模块420具体用于：将所述图片所有主色从第一颜色空间转换为第二颜色空间；根据第二颜色空间与所述标准色卡的色值对照表，确定与主色在第二颜色空间中的色值对应的标准色卡色值；将所述标准色卡色值作为所述主色对应的标准颜色。

优选地，所述系统还包括：色彩平滑模块，用于在将图片中处于预设色差范围内的颜色对应的像素点合并之前，依次计算图片中的各像素点在第一颜色空间中的颜色收敛位置，分别将所述各像素点的颜色调整为该像素点颜色收敛位置对应的颜色。

优选地，所述系统还包括：图片调整模块，用于在将图片中处于预设色差范围内的颜色对应的像素点合并之前，将图片第一维度的像素数调整为第一数值，将第二维度的像素数根据原图片第一维度与第二维度的比值进行等比例调整。

本发明实施例所提供的图片检索系统可执行本发明任意实施例所提供的图片检索方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种图片检索方法，其特征在于，包括：

将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并，得到所述图片的颜色区域；

根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定至少一个图片主色；

按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签；

接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片；

根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定图片主色，包括：

从所述图片的所有颜色区域中剔除符合预设条件的颜色区域，其中所述预设条件包括：背景色区域，和/或，面积小于预设阈值的颜色区域；

分别计算剩余的颜色区域的权重分数，并按照所述权重分数对所述剩余的颜色区域进行排序；

按照排序从权重分数最大的颜色区域开始，依次将当前颜色区域的权重分数与下一个颜色区域的权重分数进行对比；

若所述下一个颜色区域的权重分数与所述当前颜色区域的权重分数的比例不符合预设比例条件，则停止对比，选取当前颜色区域及其之前对比过的颜色区域的颜色作为图片主色。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并，包括：

将图片中所有像素点从第一颜色空间转换到第二颜色空间；

判断图片中相邻像素点在所述第二颜色空间中的色差是否处于第二预设色差范围内，若是，则将所述相邻像素点标记为同一连通域；

针对每个连通域，计算该连通域的所有像素点色值的平均值，将所述平均值对应的颜色作为该连通域的颜色；

判断各连通域在所述第二颜色空间中的色差是否处于所述第一预设色差范围内，若是，则将连通域合并，得到颜色区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并之前，所述方法还包括：

依次计算图片中的各像素点在第一颜色空间中的颜色收敛位置；

分别将所述各像素点的颜色调整为该像素点的颜色收敛位置对应的颜色。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，剔除背景色区域，包括：

获取所述图片中的预设区域，计算所述预设区域中像素点色值的平均值，将所述平均值对应的颜色作为所述图片的背景色；

将所述图片中所有颜色区域及所述背景色从第一颜色空间转换到第二颜色空间；

分别判断所述图片中各颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第三预设色差范围内，若是，则剔除该颜色区域；

判断是否剩余至少一个颜色区域，若否，则调整所述第三预设色差范围的值，重新判断各颜色区域与所述背景色在第二颜色空间中的色差是否处于第三预设色差范围内，直到所述图片中至少剩余一个颜色区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，剔除面积小于预设阈值的颜色区域，包括：

剔除像素数少于所述预设阈值的颜色区域；

判断是否剩余至少一个颜色区域，若否，则减小所述预设阈值，并重新剔除像素数少于预设阈值的颜色区域，直到所述图片中至少存在一个颜色区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别计算剩余的颜色区域的权重分数，包括：

按照预设权重函数分别计算剩余的颜色区域中每个像素点的权重分数，其中，离图片中心点越近的像素点的权重越高；

计算所述颜色区域中所有像素点的权重分数的平均值，作为该颜色区域的权重分数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设的标准色卡获取所述图片主色对应的标准颜色，包括：

将所述图片所有主色从第一颜色空间转换为第二颜色空间；

根据第二颜色空间与所述标准色卡的色值对照表，确定与主色在第二颜色空间中的色值对应的标准色卡色值；

将所述标准色卡色值对应的颜色作为所述主色对应的标准颜色。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，在将图片中处于第一预设色差范围内的颜色所对应的像素点合并之前，所述方法还包括：

将图片第一维度的像素数调整为第一数值，第二维度的像素数根据原图片第一维度与第二维度的比值进行等比例调整。

9.一种图片检索系统，其特征在于，包括：

颜色合并模块，用于将图片中处于第一预设色差范围内的颜色对应的像素点合并，得到颜色区域；

主色确定模块，用于根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片中确定至少一个图片主色；根据颜色区域的权重分数及预设筛选策略从所述图片的颜色区域中确定图片主色，包括：

从所述图片的所有颜色区域中剔除符合预设条件的颜色区域，其中所述预设条件包括：背景色区域，和/或，面积小于预设阈值的颜色区域；

分别计算剩余的颜色区域的权重分数，并按照所述权重分数对所述剩余的颜色区域进行排序；

按照排序从权重分数最大的颜色区域开始，依次将当前颜色区域的权重分数与下一个颜色区域的权重分数进行对比；

若所述下一个颜色区域的权重分数与所述当前颜色区域的权重分数的比例不符合预设比例条件，则停止对比，选取当前颜色区域及其之前对比过的颜色区域的颜色作为图片主色；

图片标记模块，用于按照预设的标准色卡，获取所述图片主色对应的标准颜色并将所述标准颜色存储为所述图片的主色标签；

图片检索模块，用于当接收到用户的选择信息时，检索出主色标签为用户所选颜色的图片。

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