本發(fā)明涉及一種印花圖案生成方法，屬于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)是一種基于重復(fù)模式發(fā)現(xiàn)的印花圖案生成方法。

背景技術(shù)：

隨著紡織印染行業(yè)的高速發(fā)展，采購(gòu)商和用戶對(duì)印花圖案的需求越來(lái)越多樣化，印染產(chǎn)品的流行周期越來(lái)越短，印花圖案變化越來(lái)越快，印花圖案設(shè)計(jì)的重要性越來(lái)越高。目前，通過(guò)數(shù)碼印花技術(shù)，紡織印染行業(yè)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)用戶定制的小批量印花圖案的印染，這在降低了訂貨批量門檻的同時(shí)，賦予了用戶自行創(chuàng)作印花圖案的可行性。但是，用戶創(chuàng)作印花圖案的意圖往往是模糊的，若沒有參考實(shí)例，用戶很難明確具體的設(shè)計(jì)內(nèi)容；同時(shí)，對(duì)于非專業(yè)人員來(lái)說(shuō)印花圖案設(shè)計(jì)過(guò)程通常過(guò)于復(fù)雜，操作較為困難；并且，由于目前的印花圖案設(shè)計(jì)主要面向批量化生產(chǎn)，圖案輪廓大多為矩形以滿足排列的周期性，而用戶在特定場(chǎng)合下需求的布料形狀大多為不規(guī)則的，將原有印花圖案進(jìn)行裁剪勢(shì)必會(huì)對(duì)圖案美觀性和完整性造成破壞。因此，利用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)從已有的印花圖案實(shí)例中提取結(jié)構(gòu)性重復(fù)的對(duì)象，并生成直接滿足用戶使用需求的個(gè)性化形狀的印花圖案，可以降低印花圖案設(shè)計(jì)的難度，豐富數(shù)碼印花技術(shù)的應(yīng)用范疇。

目前已經(jīng)有許多研究者嘗試從不同的角度進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助印花圖案的生成，例如：文獻(xiàn)1：趙海英,彭宏,楊一帆，徐正光.基于拓?fù)錁?gòu)型的地毯圖案生成方法[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2013,25(4):502-509.中提出的新疆民族地毯風(fēng)格印花圖案合成方法；文獻(xiàn)2：Djibril M O,Thami R O H.IsLamic geometrical patterns indexing and classification using discrete symmetry groups[J].Journal on Computing and Cultural Heritage,2008,1(2):Article No.10.中提出的伊斯蘭風(fēng)格新型圖案生成方法；文獻(xiàn)3：卜佳俊,許端清,陳純,馬凌洲.云紋圖案創(chuàng)作和制作方法的研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2001,38(1):105-110.中提出的云紋圖案生成方法等。這些方法都從印花圖案風(fēng)格或?qū)嵗齼?nèi)容的角度出發(fā)，根據(jù)實(shí)例的固有特點(diǎn)設(shè)計(jì)圖案布局和生成算法，單一算法對(duì)不同類型的印花圖案適應(yīng)性較差，不能滿足對(duì)多種印花圖案實(shí)例的再造與合成。

另一方面，文獻(xiàn)4：王小銘.分形圖案的構(gòu)圖藝術(shù)及其計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2001,13(1):83-86.中提出的分形圖案造型方法；文獻(xiàn)5：王琪,劉弘,聶晶.進(jìn)化藝術(shù)在墻繪圖案設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2010,22(1):24-29；中提出的基于進(jìn)化藝術(shù)的擺線構(gòu)型生成算法等。這些方法都從幾何空間布局的角度出發(fā)，通過(guò)對(duì)代表圖案實(shí)例的基本幾何元素進(jìn)行條理性反復(fù)、變換或位置的交叉組合形成不同對(duì)稱或非對(duì)稱的布局結(jié)果，因此生成的印花圖案外輪廓都是固定的，大多為矩形，不能對(duì)用戶自定義的非矩形圖案輪廓生成實(shí)例分布較為均勻的印花圖案布局。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于重復(fù)模式發(fā)現(xiàn)的自動(dòng)化印花圖案生成方法，用于支持計(jì)算機(jī)輔助從印花圖案實(shí)例發(fā)現(xiàn)重復(fù)模式，并再造印花圖案。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明公開了一種基于重復(fù)模式發(fā)現(xiàn)的印花圖案生成方法，包括以下步驟：

步驟1，重復(fù)對(duì)象發(fā)現(xiàn)：輸入圖像集，分割出前景對(duì)象，對(duì)分割出的前景對(duì)象迭代地進(jìn)行兩兩之間的相似度匹配，從而計(jì)算圖像集中重復(fù)出現(xiàn)的對(duì)象級(jí)圖像模式。

步驟2，對(duì)重復(fù)對(duì)象進(jìn)行排布：對(duì)挖掘的重復(fù)對(duì)象構(gòu)造由四邊形網(wǎng)格組成的模板，并通過(guò)迭代循環(huán)，對(duì)給定的印花圖案輪廓進(jìn)行多粒度四邊形網(wǎng)格剖分和離散緊密布局求解，計(jì)算出符合印花圖案約束條件的對(duì)象最優(yōu)布局。

步驟3，合成印花圖案：根據(jù)對(duì)象最優(yōu)布局中的模板所在位置及尺度，計(jì)算布局實(shí)例合成的仿射變換，以及存在覆蓋時(shí)布局實(shí)例之間的層次關(guān)系，從而進(jìn)行布局實(shí)例的繪制，以實(shí)現(xiàn)印花圖案的合成。

本發(fā)明步驟1包括以下步驟：

步驟1-1，對(duì)象分割：輸入圖像集S，計(jì)算圖像集S中每一張圖像I的顯著度圖PSaliency，并對(duì)其閾值化生成一張掩膜圖像，將掩膜圖像作為初始化條件進(jìn)行圖像前背景分割，其中閾值化的參數(shù)設(shè)定如下：

其中PSaliency(p)為顯著度圖像中像素p的值，PMask(p)為掩膜圖像中像素p的值，GC_FGD表示PMask(p)為前景像素，GC_BGD表示PMask(p)為背景像素，GC_PRFGD表示PMask(p)可能為前景像素，將前背景分割結(jié)果中的每個(gè)最外層輪廓包含的內(nèi)部區(qū)域作為一個(gè)前景對(duì)象的掩膜OMask，若OMask(p)＝0，則pi為背景像素，否則pi為前景像素，前景像素對(duì)應(yīng)的圖像I中區(qū)域?yàn)榍熬皩?duì)象OImg。圖像I的所有前景對(duì)象組成前景對(duì)象集合O_I。

步驟1-2，相似性匹配：對(duì)圖像集S中任意圖像I的前景對(duì)象集合O_I，任取其中兩個(gè)前景對(duì)象OImg_i和OImg_j，0≤i≤j≤N_I，N_I為O_I中前景對(duì)象總數(shù)，分別計(jì)算前景對(duì)象OImg_i和OImg_j的特征點(diǎn)集合F_i和F_j。對(duì)于前景對(duì)象OImg_i的特征點(diǎn)集合F_i中的每個(gè)特征點(diǎn)f_i,kf，0≤kf≤n_i，其中n_i為F_i包含的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)，計(jì)算前景對(duì)象OImg_j的特征點(diǎn)集合F_j中與之最鄰近的特征點(diǎn)f_j,l∈F_j，以及次鄰近的特征點(diǎn)f_j,l∈F_j-f_j,l，若則將f_i,kf和f_j,l看作一組正確匹配的點(diǎn)對(duì)。若特征點(diǎn)集合F_i中正確匹配的特征點(diǎn)對(duì)個(gè)數(shù)n_i,j>0.3n_i，則前景對(duì)象OImg_i與OImg_j相互匹配，將其歸為一簇，并比較其特征點(diǎn)集合F_i和F_j中的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)，選擇二者之間特征點(diǎn)個(gè)數(shù)相對(duì)較多的前景對(duì)象代表這一個(gè)簇的重復(fù)對(duì)象，重復(fù)對(duì)象用OImg_R表示，并在前景對(duì)象集合O_I中刪除前景對(duì)象OImg_i和OImg_j。迭代地對(duì)重復(fù)對(duì)象OImg_R與前景對(duì)象集合O_I中剩余的前景對(duì)象依次進(jìn)行相似性匹配，并更新重復(fù)對(duì)象OImg_R和刪除匹配的前景對(duì)象。

步驟1-3，判斷是否完成：檢查前景對(duì)象集合O_I是否為空，若為空，或前景對(duì)象集合O_I中前景對(duì)象個(gè)數(shù)等于1，則轉(zhuǎn)步驟2-1；否則，轉(zhuǎn)步驟1-2。

本發(fā)明步驟2包括以下步驟：

步驟2-1，生成模板：對(duì)代表性的重復(fù)對(duì)象OImg_R對(duì)應(yīng)的掩膜圖像OMask_R進(jìn)行均勻的矩形網(wǎng)格剖分，剖分的粒度為其中Width_R、Height_R分別為掩膜圖像OMask_R的寬和高。剖分后生成的網(wǎng)格記為M_R，計(jì)算掩膜圖像OMask_R中每個(gè)面片b_R,kb對(duì)應(yīng)的區(qū)域的前景面積比例R_R,kb：

其中，OMask_R(p)為掩膜圖像OMask_R中像素p的值，若R_R,kb<25％，則將面片b_R,kb從M_R中刪除。

模板T_R的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)定義如下：對(duì)網(wǎng)格M_R中的所有節(jié)點(diǎn)建立由V_B中所有節(jié)點(diǎn)組成的連通路徑和V_I中所有節(jié)點(diǎn)組成的最小生成樹，其中V_B為網(wǎng)格M_R中的邊界節(jié)點(diǎn)集合，V_I為網(wǎng)格M_R中的非邊界節(jié)點(diǎn)集合，計(jì)算連通路徑和最小生成樹中每個(gè)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到下個(gè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)方向，存儲(chǔ)為序列L_R，L_R＝(l₁,l₂,…l_n)，l_k∈{0,1,2,3,4}，1≤k≤n-1，其中n為網(wǎng)格M_R中的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，l_k代表連通路徑中第k個(gè)節(jié)點(diǎn)v_k與第k+1個(gè)頂點(diǎn)v_k+1之間的空間位置關(guān)系，其值為0代表x_k>x_k+1，為1代表y_k>y_k+1，為2代表x_k≤x_k+1，為3代表y_k≤y_k+1，其中x_k、y_k分別表示v_k的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，x_k+1、y_k+1分別表示v_k+1的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，同時(shí)計(jì)算最小生成樹中所有分支節(jié)點(diǎn)在L_R中的序號(hào)，存儲(chǔ)為序列B_R，L_R和B_R共同組成重復(fù)對(duì)象OImg_R對(duì)應(yīng)的模板T_R的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，l₁對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)為錨點(diǎn)；

步驟2-2，四邊形網(wǎng)格剖分：對(duì)用戶給定的用于生成印花圖案的二維輪廓區(qū)域進(jìn)行四邊形網(wǎng)格剖分，剖分粒度Q初始化為100，生成輪廓的四邊形網(wǎng)格M。

步驟2-3，離散緊密布局：計(jì)算每個(gè)模板T_R在網(wǎng)格M中所有滿足拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的布局實(shí)例T_R,a，其中a是該布局實(shí)例的連通路徑中的錨點(diǎn)在網(wǎng)格M中的位置，T_R,a∈{0,1}，其中T_R,a＝1代表該布局實(shí)例出現(xiàn)在最終的布局結(jié)果中，T_R,a＝0代表該布局實(shí)例在最終布局結(jié)果中被拋棄，通過(guò)如下公式計(jì)算布局實(shí)例T_R,a的權(quán)重w_R,a：

其中rand為任意隨機(jī)整數(shù)，b為網(wǎng)格M中的任意面片，并且對(duì)布局實(shí)例添加如下約束條件：

其中為圖像集中平均每張圖像所含前景對(duì)象個(gè)數(shù)，N_T為模板個(gè)數(shù)。通過(guò)計(jì)算前景實(shí)例在給定約束條件下的離散化全局最優(yōu)布局，得到重復(fù)對(duì)象在當(dāng)前網(wǎng)格和約束條件下的最優(yōu)離散緊密布局，即值為1的前景實(shí)例T_R,a集合。

步驟2-4，判斷是否接受：統(tǒng)計(jì)步驟2-3中求解得到的值為1的布局實(shí)例T_R,a的個(gè)數(shù)C，若則轉(zhuǎn)步驟3-1；否則，更新步驟2-2中Q的值為Q\1.2，并轉(zhuǎn)步驟2-2。

本發(fā)明步驟3包括以下步驟：

步驟3-1，對(duì)象變換：對(duì)每一個(gè)步驟2-3中產(chǎn)生的值為1的布局實(shí)例T_R,a對(duì)應(yīng)的重復(fù)對(duì)象進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和縮放等仿射變換。OImg_R進(jìn)行為進(jìn)行角度為r(OImg_R,a)的旋轉(zhuǎn)和比例為s(OImg_R,a)為比例的縮放，生成仿射變換后的繪制對(duì)象OImg_rs,a，并確定在畫布上的繪制中心v_c,a；

旋轉(zhuǎn)角度r(OImg_R,a)的計(jì)算公式為：

其中v_kv,a是布局實(shí)例T_R,a在網(wǎng)格M_R中的任意頂點(diǎn)，分別為v_kv,a的橫、縱坐標(biāo)，v_c,a是布局實(shí)例T_R,a的形心，分別為v_c,a的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，v_kv是模板T_R中的任意頂點(diǎn)，分別為v_kv的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，v_c,R是模板T_R的形心，分別為v_c,R的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，n_vR是模板T_R的網(wǎng)格包含的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。通過(guò)如下公式計(jì)算縮放比s(OImg_R,a)：

其中e_m是模板T_R的網(wǎng)格中的任意一條邊。

步驟3-2，層次排序：將所有布局實(shí)例按照對(duì)應(yīng)的仿射變換過(guò)的繪制對(duì)象面積從小到大排序，生成序列Q，其中對(duì)于任意布局實(shí)例T_R,a，畫布中的實(shí)際面積S(T_R,a)為：

S(T_R,a)＝s(OImg_R,a)×p∈OMask_R[OMask_R(p)＝255]

步驟3-3，對(duì)象繪制：按照步驟3-2中產(chǎn)生的序列Q，在畫布上繪制所有步驟3-1中產(chǎn)生的仿射變換后的繪制對(duì)象，其中對(duì)于任意繪制對(duì)象OImg_rs,a，繪制位置以v_c,a為中心，以實(shí)現(xiàn)印花圖案的生成。

有益效果：本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：首先，本發(fā)明可以在給定印花圖像集中發(fā)現(xiàn)符合印花圖案需求的模式樣例，即重復(fù)出現(xiàn)的對(duì)象區(qū)域，用來(lái)生成新的印花圖案。其次，本發(fā)明可以在滿足用戶自定義豐富圖案輪廓的前提下，快速實(shí)現(xiàn)對(duì)象緊密布局的印花圖案。最后，本發(fā)明生成的印花圖案中同一對(duì)象分散分布在給定區(qū)域中，并且不同對(duì)象的分布數(shù)量較為均勻。

附圖說(shuō)明

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明做更進(jìn)一步的具體說(shuō)明，本發(fā)明的上述或其他方面的優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更加清楚。

圖1是本發(fā)明的處理流程示意圖。

圖2a和圖2b是實(shí)施例的輸入印花圖像集示例示意圖。

圖2c和圖2d是對(duì)實(shí)施例的輸入圖像集進(jìn)行對(duì)象分割的示意圖。

圖3a是對(duì)實(shí)施例的輸入圖像集進(jìn)行迭代地相似度匹配，從而得到的重復(fù)對(duì)象的示意圖。

圖3b是圖3a的前景對(duì)象對(duì)應(yīng)的掩膜圖像的示意圖。

圖4a是對(duì)圖3a的前景圖像生成對(duì)應(yīng)模板網(wǎng)格的示意圖。

圖4b是實(shí)施例的印花圖案輪廓示意圖。

圖4c是對(duì)圖4b的印花圖案輪廓進(jìn)行四邊形網(wǎng)格剖分的示意圖。

圖4d是對(duì)圖4c四邊形網(wǎng)格，在圖4a的模板進(jìn)行離散緊密布局的示意圖。

圖5在離散緊密布局的基礎(chǔ)上繪制印花圖案的示意圖。

具體實(shí)施方式

如圖1所示，本發(fā)明公開的是一種基于重復(fù)模式發(fā)現(xiàn)的印花圖案生成方法，具體包括以下步驟：

步驟一，重復(fù)對(duì)象發(fā)現(xiàn)：對(duì)已有的圖像集，分割出前景對(duì)象，并對(duì)其迭代地進(jìn)行兩兩之間的相似度匹配，從而計(jì)算圖像集中重復(fù)出現(xiàn)的對(duì)象級(jí)圖像模式。

步驟二，重復(fù)對(duì)象排布：對(duì)挖掘的重復(fù)對(duì)象構(gòu)造由四邊形網(wǎng)格組成的模板，并通過(guò)迭代循環(huán)，對(duì)給定的印花圖案輪廓進(jìn)行多粒度四邊形網(wǎng)格剖分和離散緊密布局求解，計(jì)算出符合印花圖案約束條件的對(duì)象最優(yōu)布局。

步驟三，印花圖案合成：根據(jù)布局中的模板所在位置及尺度，計(jì)算布局實(shí)例合成的仿射變換，以及存在覆蓋時(shí)布局實(shí)例之間的層次關(guān)系，從而進(jìn)行布局實(shí)例的繪制，以實(shí)現(xiàn)印花圖案的合成。

下面具體介紹各個(gè)步驟的主要流程：

步驟1，重復(fù)對(duì)象發(fā)現(xiàn)：

重復(fù)對(duì)象發(fā)現(xiàn)過(guò)程對(duì)輸入圖像集進(jìn)行對(duì)象級(jí)別的重復(fù)模式挖掘，并在每一個(gè)重復(fù)對(duì)象的簇中選取一個(gè)代表性對(duì)象，為印花圖案生成提供了模式來(lái)源。包括以下幾個(gè)步驟：

步驟11，對(duì)象分割：對(duì)圖像集S中每一張圖像I使用文獻(xiàn)6：Efficient Salient Region Detection with Soft Image Abstraction[C].International Conference on Computer Vision,2013:1529-1536.中所述的Global Uniqueness方法生成顯著度圖PSaliency，并對(duì)其閾值化生成一張掩膜圖像，將掩膜圖像作為初始化條件進(jìn)行圖像前背景分割，其中閾值化的參數(shù)設(shè)定如下：

其中PSaliency(p)為顯著度圖像中像素p的值，PMask(p)為掩膜圖像中像素p的值，GC_FGD表示PMask(p)為前景像素，GC_BGD表示PMask(p)為背景像素，GC_PRFGD為表示PMask(p)可能為前景像素，前背景分割方法使用文獻(xiàn)7：“Grabcut”–Interactiveforeground extraction using iterated graph cuts[J].ACMTransactions onGraphics2004,23(3):309–314.中提出的Grabcut算法，迭代進(jìn)行四次分割，每次分割之后對(duì)掩膜圖像進(jìn)行一次膨脹和腐蝕操作。將前背景分割結(jié)果中的每個(gè)最外層輪廓包含的內(nèi)部區(qū)域作為一個(gè)前景對(duì)象的掩膜OMask，以適應(yīng)分割結(jié)果中前景區(qū)域中包括背景區(qū)域的狀況，若OMask(p)＝0，則p為背景像素，否則p為前景像素，前景像素對(duì)應(yīng)的圖像I中區(qū)域?yàn)榍熬皩?duì)象OImg。圖像I的所有前景對(duì)象組成前景對(duì)象集合O_I。

步驟12，相似性匹配：對(duì)圖像集中任意圖像I的前景對(duì)象集合O_I，任取兩個(gè)前景對(duì)象OImg_i和OImg_j，0≤i≤j≤N_I，N_I為O_I中前景對(duì)象總數(shù)，分別計(jì)算特征點(diǎn)集合F_i和F_j，特征點(diǎn)提取方法采用文獻(xiàn)8：Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J].International Journal of Computer Vision,2004,60(2):91-110.提出的SIFT特征描述子。對(duì)于F_i中的每個(gè)特征點(diǎn)f_i,kf，0≤kf≤n_i，其中n_i為F_i包含的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)，計(jì)算F_j中與之最鄰近的特征點(diǎn)f_j,l∈F_j，以及次鄰近的特征點(diǎn)f_j,l∈F_j-f_j,l，若則將f_i,kf和f_j,l看作一組正確匹配的點(diǎn)對(duì)。若F_i中正確匹配的特征點(diǎn)對(duì)個(gè)數(shù)n_i,j>0.3n_i，則OImg_i與OImg_j相互匹配，將其歸類為一簇，并比較其特征點(diǎn)集合F_i和F_j中的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)，選擇二者之間特征點(diǎn)個(gè)數(shù)相對(duì)較多的前景對(duì)象代表這一個(gè)簇的重復(fù)對(duì)象，重復(fù)對(duì)象用OImg_R表示，并在O_I中刪除OImg_i和OImg_j。迭代地對(duì)重復(fù)對(duì)象OImg_R與前景對(duì)象集合O_I中剩余的前景對(duì)象依次進(jìn)行相似性匹配，并更新重復(fù)對(duì)象OImg_R和刪除匹配的前景對(duì)象。

步驟13，判斷是否完成：檢查O_I是否為空，若為空，或O_I中前景對(duì)象個(gè)數(shù)等于1，則轉(zhuǎn)步驟21；否則，轉(zhuǎn)步驟12。

步驟2，重復(fù)對(duì)象排布：

重復(fù)對(duì)象排布過(guò)程中，首先對(duì)發(fā)現(xiàn)的重復(fù)對(duì)象生成四邊形網(wǎng)格組成的模板，同時(shí)對(duì)輸入的印花圖案輪廓進(jìn)行多粒度的四邊形網(wǎng)格剖分和離散緊密布局，通過(guò)一個(gè)迭代的過(guò)程，實(shí)現(xiàn)滿足重復(fù)對(duì)象數(shù)量要求的緊密布局結(jié)果。包括以下幾個(gè)步驟：

步驟21，模板生成：首先對(duì)代表性重復(fù)對(duì)象OImg_R對(duì)應(yīng)的掩膜圖像OMask_R進(jìn)行均勻的矩形網(wǎng)格剖分，剖分的粒度為其中Width_R、Height_R分別為OMask_R的寬和高，從而將OMask_R劃分為一系列形狀完全一致的矩形塊。對(duì)于剖分后生成的網(wǎng)格M_R，為了使模板擬合重復(fù)對(duì)象區(qū)域的形狀，計(jì)算掩膜圖像中每個(gè)面片b_R,kb對(duì)應(yīng)的區(qū)域的前景面積比例R_R,kb，計(jì)算公式如下：

其中OMask_R(p)為掩膜圖像像素p的值，若R_R,kb<25％，則將面片f_R,kb從M_R中刪除。

由于M_R中邊界節(jié)點(diǎn)存在連通路徑，非邊界節(jié)點(diǎn)可能不存在連通路徑，因此對(duì)網(wǎng)格M_R中的所有節(jié)點(diǎn)建立由V_B中所有節(jié)點(diǎn)組成的連通路徑和V_I中所有節(jié)點(diǎn)組成的最小生成樹，其中V_B為網(wǎng)格M_R中的邊界節(jié)點(diǎn)集合，V_I為網(wǎng)格M_R中的非邊界節(jié)點(diǎn)集合，計(jì)算連通路徑和最小生成樹中每個(gè)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到下個(gè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)方向，存儲(chǔ)為序列L_R，L_R＝(l₁,l₂,…l_n)，l_k∈{0,1,2,3,4}，1≤k≤n-1，其中n為網(wǎng)格M_R中的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，l_k代表連通路徑中第k個(gè)節(jié)點(diǎn)v_k與第k+1個(gè)頂點(diǎn)v_k+1之間的空間位置關(guān)系，其值為0代表x_k>x_k+1，為1代表y_k>y_k+1，為2代表x_k≤x_k+1，為3代表y_k≤y_k+1，其中x_k、y_k分別表示v_k的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，x_k+1、y_k+1分別表示v_k+1的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，同時(shí)計(jì)算最小生成樹中所有分支節(jié)點(diǎn)在L_R中的序號(hào)，存儲(chǔ)為序列B_R，L_R和B_R共同組成重復(fù)對(duì)象OImg_R對(duì)應(yīng)的模板T_R的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，l₁對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)為錨點(diǎn)；

步驟22，四邊形網(wǎng)格剖分：對(duì)用戶給定的用于生成印花圖案的二維輪廓區(qū)域進(jìn)行四邊形網(wǎng)格剖分，剖分算法采用采用文獻(xiàn)9：Data-Driven Interactive Quadrangulation[J].Acm Transactions on Graphics,2015,34(4):1-10.中的剖分算法，剖分粒度Q初始化為100，生成輪廓的四邊形網(wǎng)格M。

步驟23，離散緊密布局：計(jì)算每個(gè)模板T_R在網(wǎng)格M中所有滿足拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的布局實(shí)例T_R,a，其中a是該布局實(shí)例的連通路徑中的錨點(diǎn)在網(wǎng)格M中的位置，T_R,a∈{0,1}，其中T_R,a＝1代表該布局實(shí)例出現(xiàn)在最終的布局結(jié)果中，T_R,a＝0代表該布局實(shí)例在最終布局結(jié)果中被拋棄，通過(guò)如下公式計(jì)算布局實(shí)例T_R,a的權(quán)重w_R,a：

其中rand為任意隨機(jī)整數(shù)，f為M中的任意面片。采用文獻(xiàn)10：Computing Layouts with Deformable Templates[J],Acm Transactions on Graphics,2014,33(4):70-79.中的離散化全局最優(yōu)布局算法，計(jì)算如下目標(biāo)性函數(shù)的全局最優(yōu)解：

其中b_kb為M中的任意一個(gè)面片，為圖像集中平均每張圖像所含前景對(duì)象個(gè)數(shù)，N_T為模板個(gè)數(shù)，第一個(gè)函數(shù)為離散最優(yōu)布局的目標(biāo)函數(shù)，第二、三個(gè)不等式為約束不等式，可解得重復(fù)對(duì)象在當(dāng)前網(wǎng)格和約束條件下的最優(yōu)離散緊密布局，即值為1的前景實(shí)例T_R,a集合。

步驟24，判斷是否接受：統(tǒng)計(jì)步驟23中求解得到的值為1的布局實(shí)例T_R,a的個(gè)數(shù)C，若代表布局結(jié)果滿足印花圖案布局的要求，則轉(zhuǎn)步驟31；否則，減小四邊形網(wǎng)格剖分的粒度，即更新步驟22中Q的值為Q\1.2，并轉(zhuǎn)步驟22。

步驟3，印花圖案合成：

印花圖案合成過(guò)程中，首先根據(jù)離散緊密布局的結(jié)果計(jì)算每個(gè)重復(fù)對(duì)象繪制在布局實(shí)例對(duì)應(yīng)的畫布位置中所要進(jìn)行的仿射變換，并根據(jù)布局實(shí)例繪制在畫布中的實(shí)際面積計(jì)算對(duì)象之間的層次關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)印花圖案的合成。包括以下幾個(gè)步驟：

步驟31，對(duì)象變換：對(duì)每一個(gè)步驟23中產(chǎn)生的值為1的布局實(shí)例T_R,a對(duì)應(yīng)的重復(fù)對(duì)象進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和縮放等仿射變換，OImg_R進(jìn)行為進(jìn)行角度為r(OImg_R,a)的旋轉(zhuǎn)和比例為s(OImg_R,a)為比例的縮放，生成仿射變換后的繪制對(duì)象OImg_rs,a，并確定在畫布上的繪制中心v_c,a；仿射變換的數(shù)值由網(wǎng)格M中模板實(shí)例的具體情況求解得到。旋轉(zhuǎn)角度r(OImg_R,a)的計(jì)算公式為：

其中v_kv,a是布局實(shí)例T_R,a在網(wǎng)格M_R中的任意頂點(diǎn)，分別為v_kv,a的橫、縱坐標(biāo)，v_c,a是布局實(shí)例T_R,a的形心，分別為v_c,a的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，v_kv是模板T_R中的任意頂點(diǎn)，分別為v_kv的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，v_c,R是模板T_R的形心，分別為v_c,R的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，n_vR是模板T_R的網(wǎng)格包含的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。通過(guò)如下公式計(jì)算縮放比s(OImg_R,a)：

其中e_m是模板T_R的網(wǎng)格中的任意一條邊。

步驟32，層次排序：布局實(shí)例對(duì)應(yīng)的重復(fù)對(duì)象之間可能存在遮擋的情況，對(duì)于存在遮擋關(guān)系的兩個(gè)重復(fù)對(duì)象，將區(qū)域面積較大的重復(fù)對(duì)象繪制在上層，滿足近大遠(yuǎn)小的透視關(guān)系。因此，將所有布局實(shí)例按照對(duì)應(yīng)的仿射變換過(guò)的繪制對(duì)象面積從小到大排序，生成序列Q，對(duì)于任意布局實(shí)例T_R,a，畫布中的實(shí)際面積S(T_R,a)為：

步驟33，對(duì)象繪制：按照步驟32中產(chǎn)生的序列Q，在畫布上繪制所有步驟3-1中產(chǎn)生的仿射變換后的繪制對(duì)象，其中對(duì)于任意繪制對(duì)象OImg_rs,a，繪制位置以v_c,a為中心，以實(shí)現(xiàn)印花圖案的生成。

實(shí)施例

本實(shí)施例中，對(duì)圖2a和圖2b輸入的由兩幅印花圖像組成的圖像集，圖2c和圖2d為對(duì)象分割后生成的掩膜圖像，其中每個(gè)白色區(qū)域代表一個(gè)前景對(duì)象，對(duì)其迭代地進(jìn)行兩兩之間匹配相似性并發(fā)現(xiàn)圖3a所述重復(fù)對(duì)象。本實(shí)施例中共發(fā)現(xiàn)了7類不同的重復(fù)對(duì)象，分別為五種不同形態(tài)的兔子、鹿和五角星，圖3b為圖3a的重復(fù)對(duì)象對(duì)應(yīng)的掩膜圖像。圖4a為基于圖3b生成的四邊形網(wǎng)格組成的模板網(wǎng)格。圖4a為用戶輸入的目標(biāo)印花圖案的輪廓，對(duì)其進(jìn)行四邊形網(wǎng)格剖分生成圖4c所述網(wǎng)格，并基于四邊形網(wǎng)格和圖4a所述模板進(jìn)行離散緊密布局求解生成圖4d所述布局最優(yōu)解，本實(shí)施例中共產(chǎn)生了46個(gè)布局實(shí)例。圖5為合成的印花圖案結(jié)果。

具體實(shí)施過(guò)程如下：

步驟一中，對(duì)圖2a和圖2b所示輸入圖像集的每張圖像計(jì)算顯著度圖，并根據(jù)顯著度圖閾值化生成一張掩膜圖像作為初始化條件，使用Grabcut算法進(jìn)行圖像前背景分割，結(jié)果如圖2c和圖2d所示；對(duì)圖2c和圖2d中的每幅圖像，迭代地匹配其中每?jī)蓚€(gè)對(duì)象之間相似性，在每簇匹配數(shù)大于1的前景對(duì)象中選取特征點(diǎn)個(gè)數(shù)最多的對(duì)象作為重復(fù)對(duì)象，結(jié)果如圖3a所示，每個(gè)重復(fù)對(duì)象對(duì)應(yīng)的掩膜圖像如圖3b所示。

步驟二中，按照給定的印花圖案輪廓對(duì)重復(fù)對(duì)象進(jìn)行排布。首先對(duì)圖3b所示的重復(fù)對(duì)象掩膜生成四邊形網(wǎng)格組成的模板，網(wǎng)格結(jié)構(gòu)結(jié)果如圖4a所示；同時(shí)，對(duì)圖4b所示的輸入印花圖案輪廓進(jìn)行四邊形網(wǎng)格剖分，剖分粒度初始化為100，并在剖分生成的四邊形網(wǎng)格上離散緊密布局圖4a所示的模板。若離散緊密布局的結(jié)果中各模板的布局實(shí)例個(gè)數(shù)達(dá)到印花圖案的要求，則將該布局結(jié)果作為生成的印花圖案的布局；否則縮小剖分粒度，重新對(duì)印花圖案輪廓進(jìn)行四邊形網(wǎng)格剖分并且計(jì)算離散緊密布局。圖4c為基于圖4a生成的滿足印花圖案要求的剖分粒度下的四邊形網(wǎng)格，圖4d為基于圖4c所示的四邊形網(wǎng)格和圖4a所示的模板計(jì)算得到的離散緊密布局結(jié)果示意，其中不同形狀的黑色輪廓代表不同的模板類型，輪廓內(nèi)的灰色區(qū)域代表離散緊密布局中以形心位置為中心、經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)和縮放的布局實(shí)例。

步驟三中，對(duì)圖4d所示離散緊密布局中的布局實(shí)例按照在畫布中的實(shí)際面積從大到小排序，并基于圖4d中每個(gè)布局實(shí)例位置、旋轉(zhuǎn)角度和縮放比例，按照此順序在畫布上繪制圖3a所示的重復(fù)對(duì)象仿射變換后繪制對(duì)象，合成的印花圖案如圖5所示。

本發(fā)明提供了一種基于重復(fù)模式發(fā)現(xiàn)的印花圖案生成方法，具體實(shí)現(xiàn)該技術(shù)方案的方法和途徑很多，以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。本實(shí)施例中未明確的各組成部分均可用現(xiàn)有技術(shù)加以實(shí)現(xiàn)。