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申请/专利权人：启东市高洋机电制造有限公司

摘要：本发明公开了一种基于聚类分层的衬布花型智能分色方法及系统，用于数据处理领域，该衬布花型智能分色方法包括以下步骤：获取待检测的衬布图像，预处理待检测的衬布图像，获取增强图像质量的衬布图像，并从所述增强图像质量的衬布图像中提取衬布特征数据；利用聚类算法对衬布特征数据进行聚类，识别符合预设相似阈值的特征区域；利用色彩结构识别模型分析特征区域中的花型特征数据并提取色彩组合，同时结合色彩心理学提取色彩组合的偏好，得到最佳的衬布花型色彩组合。本发明通过色彩结构识别模型，识别和提取特定花型中的色彩组合，同时结合色彩心理学原理，评估不同色彩组合在视觉和情感上的效果。

主权项：1.一种基于聚类分层的衬布花型智能分色方法，其特征在于，该衬布花型智能分色方法包括以下步骤：S1、获取待检测的衬布图像，预处理待检测的衬布图像，获取增强图像质量的衬布图像，并从所述增强图像质量的衬布图像中提取衬布特征数据；S2、利用聚类算法对衬布特征数据进行聚类，识别符合预设相似阈值的特征区域；S3、提取所述特征区域中的花型特征数据，利用色彩结构识别模型分析特征区域中的花型特征数据并提取色彩组合，同时结合色彩心理学提取色彩组合的偏好，得到最佳的衬布花型色彩组合；所述提取所述特征区域中的花型特征数据，利用色彩结构识别模型分析特征区域中的花型特征数据并提取色彩组合，同时结合色彩心理学提取色彩组合的偏好，得到最佳的衬布花型色彩组合包括以下步骤：S31、从特征区域中获取花型特征数据；S32、预先配置色彩结构识别模型的构架，并匹配花型特征数据的维度；S33、将花型特征数据输入色彩结构识别模型中进行训练，并通过自组织特征将特征参数聚集在相邻的神经元上；S34、分析色彩结构识别模型的输出，识别色彩组合；S35、基于色彩心理学原理分析识别的色彩组合；S36、将从色彩结构识别模型中得到的色彩组合与基于色彩心理学原理分析识别的色彩组合相结合，基于结合结果，确定最佳的衬布花型色彩组合；所述将花型特征数据输入色彩结构识别模型中进行训练，并通过自组织特征将特征参数聚集在相邻的神经元上包括以下步骤：S331、确定色彩结构识别模型的大小和形状，并设置竞争层中神经元的初始权值；S332、对花型特征数据进行归一化处理；S333、对每个花型特征数据，计算花型特征数据与竞争层中神经元的欧氏距离，并确定获胜神经元；S334、根据学习率和邻域函数，更新获胜神经元及获胜神经元邻域内的神经元权重；S335、重复执行S333-S334的步骤，对所有花型特征数据进行多次迭代，直到色彩结构识别模型完成预定的迭代次数；所述分析色彩结构识别模型的输出，识别色彩组合包括以下步骤：S341、在训练完成后，从色彩结构识别模型的竞争层中提取每个神经元的权重向量作为输出数据；S342、对提取的输出数据进行分析，识别不同的色彩特征以及色彩特征之间的聚类结构；S343、识别的色彩特征以及色彩特征之间的聚类结构映射花型特征数据，通过比较花型样本与聚类中心的相似度，确定花型样本与色彩特征聚类相对应；S344、基于映射结果，对识别的色彩组合进行视觉评估，筛选色彩组合；所述将从色彩结构识别模型中得到的色彩组合与基于色彩心理学原理分析识别的色彩组合相结合，基于结合结果，确定最佳的衬布花型色彩组合包括以下步骤：S361、分析色彩结构识别模型识别出的色彩组合，并将色彩组合与色彩心理学原理提供的内容进行对比评估；S362、基于模型与心理学对比评估的结果，整合色彩数据，并获取通过市场调研收集目标消费者的色彩偏好信息；S363、根据整合后的色彩数据和目标消费者的色彩偏好信息，选择目标市场共鸣的色彩组合，并进行验证；S364、获取经过验证的最佳衬布花型色彩组合，并进行文档化。

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