基于MatlabGUI的服装颜色特征提取系统设计

江莎莉 任琼

摘 要： 针对传统服装颜色特征提取系统直观性差，提取结果不可靠等问题，设计了基于Matlab GUI的服装颜色特征提取系统。介绍了系统设计思想，对服装图片进行主成分分析变换，得到主成分分析空间的颜色特征，把测试样本和训练样本依次投影至特征空间，得到相应的识别特征，采用K?means法对颜色进行分类，按照空间一致原则实现服装颜色特征提取。给出GUI界面设计过程，采用Matlab中的uigetfile函数输入服装图片，通过get函数实现颜色提取结果的展示，利用write函数保存服装颜色特征信息，给出系统退出代码。实验结果表明所设计系统能够直观展示服装颜色特征，且颜色特征提取结果可靠。

关键词： 服装颜色; 特征提取; GUI界面; 系统设计; 主成分分析; K?means法

中图分类号： TN911.73?34; TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）09?0096?04

Abstract： Since the traditional clothing color feature extraction system has poor intuition， and its extraction result is unreliable， a clothing color feature extraction system based on Matlab GUI is designed. The design thought of the system is introduced. The principal component analysis transform is performed for the clothing images to obtain the color feature of principal component analysis space. The test samples and training samples are projected to the feature space to get the corresponding recognition feature. The K?means method is used to classify the colors， and realize the clothing color feature extraction according to the space consistency principle. The design process of GUI interface is given. In Matlab， the uigetfile function is used to input the clothing images， the get function is used to display the color extraction results， and the write function is used to save the feature information of clothing colors. The system exit code is given. The experimental results show that the system can display the clothing color features intuitively， and its color feature extraction results are reliable.

Keywords： clothing color; feature extraction; GUI interface; system design; principal component analysis; K?means method

当前服装种类众多，数量庞大，需对其进行分类处理。色彩是服装的关键信息，在对服装图像进行处理时，色彩信息被广泛应用于服装图像的分类[1?2]。因此，设计一种有效的服装颜色特征提取系统具有重要意义。传统服装颜色特征提取系统采用正交变换的形式实现颜色特征提取，直观性差，提取结果不可靠，实际应用效果不佳[3]。为此，本文设计了一种新的基于Matlab GUI的服装颜色特征提取系统。

1 Matlab GUI服装颜色特征提取系统

1.1 系统设计思想

Matlab GUI是一种采用图形方式显示的用户界面，属于人机信息交互工具，不但可以嵌入已存在的仿真程序中，还可以将得到的图形化结果通过人机交互的形式直接展现出来，用户只需掌握操作过程就能轻松操作界面，为研究人员提供了巨大便利[4]。

通常存在两种Matlab GUI界面设计方法：一种是采用直接编写Matlab文件的方法完成GUI设计;另一种是通过研发环境GUIDE生成相关文件[5]。GUIDE可提供高效的集成环境，主要包括用户控件集、菜单栏与工具栏、用户界面编辑窗口。当采用GUIDE构建GUI时，可把已设计的GUI界面存储成FIG资料文件，从而自动形成相应的Matlab文件。此文件含有GUI的初始化代码与创建界面结构时采用的控制代码。与第一种方法相比，该方法更加直观，同时对文件的管理以及代码的调整也更容易，所以，采用GUIDE方法实现Matlab GUI界面设计，设计过程主要包括GUI界面设计与服装颜色特征提取程序设计两个阶段，详细步骤如下：

1） 确定设计任务;

2） 从用户角度审视，绘制界面初始图;

3） 打开GUIDE，根据初始图构建静态界面，同时完成相关控件的属性设定;

4） 编写与测试相应对象回调函数，以实现界面的动态功能;

5） 打开并运行界面，对界面整体功能进行检测。

在整个设计过程中，各步骤间通常交叉反复进行，理想设计结果通常需要多次调试才能得到。

1.2 服装颜色特征提取程序设计

本文采用主成分分析与K?means相结合的方法实现服装颜色特征提取。先对服装图片进行主成分分析变换，得到主成分分析空间的颜色特征，然后把测试样本和训练样本依次投影至此特征空间，得到相应的识别特征，采用K?means法对颜色进行分类，最终按照空间一致原则实现服装颜色特征提取[6]。先确定主成分分析法的特征子空间，其是由图片像素点的R，G，B值构成的矩阵。用[li]描述训练样本，假设存在[m]个训练样本，输入训练样本[li，]求出训练样本的均值为：

对服装照片进行扫描，对测试样本与训练样本的颜色特征进行对比，通过K?means法进行分类处理，距离处理选用曼哈顿方法。

K?means的分类处理过程如下：

1） 挑出[N]个类的初始中心;

2） 在第[K]次迭代过程中，随机选择一个样本，依次计算它与各类初始中心间的距离，把上述样本划分至距离最小的类别;

3） 通过均值方法对此类的中心值进行更新，若中心值没有改变，则迭代停止;反之，继续迭代。

最终按照空间一致性原则将此像素划分至某一类中，同时赋予此类颜色的中心值，实现服装颜色特征提取。依据上述过程，在Matlab软件中编程以获取服装颜色特征提取程序。

1.3 GUI界面设计

1.3.1 界面功能的规划与设计

对于所设计系统，要求界面可以实时呈现服装颜色特征，图1描述的是GUI界面设计结构图。

在对GUI界面进行设计时，采用拖动鼠标的方式构建GUI程序界面。此界面主要包括弹出式菜单、滑动条、轴对象、文本框以及静态文本控件，它们被布置在适当区域[7]。弹出式菜单的作用为挑选颜色分量;滑动条的作用为挑选动态阈域;轴对象的作用为呈现服装原始图片以及R，G，B颜色模型下每类颜色特征的直方图曲线;文本框作用为显示相关参数;静态文本控件作用为阐述相关坐标轴名称等[8]。图2描述的是所设计的GUI界面。

1.3.2 服装图片输入与展示

采用Matlab中的uigetfile函数输入服装图片，选用的服装照片格式为JGP，PCX或JPEG，把这3类格式置于相同单元数组内，也就是

1.3.3 数据存储

通过get函数获取服装图片R，G，B颜色分类特征值，采用write函数将获取的特征值写入目标文件，由此完成服装颜色特征信息存储，便于每次提取服装颜色特征[9]。

1.3.4 系统退出

要求所设计系统能够在程序结束时立刻退出系统。在退出按钮控件回调函数中编写下述代码实现界面关闭。

delete（manage.colorfeature_extractionsystem）;

其中，colorfeature_extractionsystem表示界面名称。

2 实验结果及分析

本节以图3所示服装图像为研究对象，通过本文系统对其颜色特征进行提取，该图像尺寸是423×389像素，所有像素均含有R，G，B颜色信息[10]。

分析图4和图5可知，原始服装图像的R，B，G颜色直方图基本一致，RBG呈高度相关性，特征不显著。而经PCA处理后服装图像的RBG颜色直方图有显著差异，有助于服装颜色特征的提取。

采用本文系统得到的服装颜色特征提取结果如图6所示。由图6可知，本文系统可直观地展示服装颜色特征。

为了验证本文系统的可靠性，选择120幅风格和颜色差异大的服装图像作为实验样本，将IOS系统和MPEG系统作为对比进行测试。

分析表1可知，采用本文系统提取的服装R颜色特征查全率为92.35%，明显高于IOS系统的81.32%和MPEG系统的71.34%，查准率也高于其他两种系统。分析B、G颜色特征的提取结果也可得到相同的结论，说明通过本文系统对服装颜色特征进行提取，提取结果更加准确，验证了本文系统的可靠性。

3 结 论

本文设计了一种新的基于Matlab GUI的服装颜色特征提取系统。采用主成分分析与K?means相结合的方法实现服装颜色特征提取，给出GUI界面设计过程。经实验验证，所设计系统能够直观展示服装颜色特征，且颜色特征提取结果可靠。

参考文献

[1] 冯康，王维新，王静，等.基于Matlab GUI的成熟棉花特征提取系统设计[J].江苏农业科学，2015，43（5）：397?400.

FENG Kang， WANG Weixin， WANG Jing， et al. Design of mature cotton feature extraction system based on Matlab GUI [J]. Jiangsu agricultural sciences， 2015， 43（5）： 397?400.

[2] 何昕，蒋豪，韩丹.管制指令特征参数提取研究[J].科学技术与工程，2015，15（20）：89?94.

HE Xin， JIANG Hao， HAN Dan. Research on the control instruction feature parameter extraction [J]. Science technology and engineering， 2015， 15（20）： 89?94.

[3] 郝豫.基于Matlab GUI的大型公共活动拥挤踩踏事故风险预警及应用研究[J].现代电子技术，2017，40（13）：110?113.

HAO Yu. Research on Matlab GUI based stampede accident risk pre?warning of large public event and its application [J]. Modern electronics technique， 2017， 40（13）： 110?113.

[4] 张世弘，刘振兴.基于Matlab?GUI的信号采集与分析系统设计[J].机床与液压，2015，43（21）：113?117.

ZHANG Shihong， LIU Zhenxing. Design of signal acquisition and analysis system based on Matlab?GUI [J]. Machine tool & hydraulics， 2015， 43（21）： 113?117.

[5] 李彦，甄丹，杜焱霖，等.基于Matlab GUI的色域平台设计与开发[J].电视技术，2017，41（3）：22?27.

LI Yan， ZHEN Dan， DU Yanlin， et al. Design and development of gamut platform based on Matlab GUI [J]. Video engineering， 2017， 41（3）： 22?27.

[6] 孙诚达，邱威，丁为民，等.农作物几何特征量测量系统设计与试验[J].农业机械学报，2015，46（12）：1?10.

SUN Chengda， QIU Wei， DING Weimin， et al. Design and experiment for crops geometrical feature measuring system [J]. Transactions of the Chinese society for agricultural machinery， 2015， 46（12）： 1?10.

[7] 陶佰睿，郭琴，苗凤娟，等.基于改进Mel滤波器组的声纹特征提取SoC设计[J].微电子学，2015，45（6）：785?788.

TAO Bairui， GUO Qin， MIAO Fengjuan， et al. SoC design of voiceprint features extraction based on improved Mel filter banks [J]. Microelectronics， 2015， 45（6）： 785?788.

[8] 张丽娜，钱博，冯永新.基于Matlab/GUI的MIMO通信仿真软件设计与实现[J].火力与指挥控制，2016，41（6）：137?140.

ZHANG Lina， QIAN Bo， FENG Yongxin. Design and implementation of MIMO communication simulation software based on Matlab GUI [J]. Fire control & command control， 2016， 41（6）： 137?140.

[9] 房泽平，段建民，郑榜贵.基于特征颜色和SNCC的交通标志识别与跟踪[J].交通运输系统工程与信息，2014，14（1）：47?52.

FANG Zeping， DUAN Jianmin， ZHENG Banggui. Traffic signs recognition and tracking based on feature color and SNCC algorithm [J]. Journal of transportation systems enginee?ring and information technology， 2014， 14（1）： 47?52.

[10] 谢仕义，徐兵，陈有英，等.无线传感网络中多目标识别与定位系统设计[J].广东海洋大学学报，2015，35（6）：82?86.

XIE Shiyi， XU Bing， CHEN Youying， et al. Wireless sensor networks multi?target detection and location system design [J]. Journal of Guangdong Ocean University， 2015， 35（6）： 82?86.

[11] 任琴，舒勤，刘勇.基于对称注入法反射波特征提取的配电网故障测距算法[J].电力系统保护与控制，2015，43（24）：19?25.

REN Qin， SHU Qin， LIU Yong. A fault location algorithm for distribution network based on extracting features from the reflected wave of symmetrical injection method [J]. Power system protection and control， 2015， 43（24）： 19?25.