[發(fā)明專利]一種頁(yè)面圖片合成方法和裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010159010.5
• 申請(qǐng)日: 2020-03-09
• 公開（公告）號(hào): CN113379595A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王晨宇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號(hào): G06T3/40
• 分類號(hào): G06T3/40;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中原信達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11219
• 代理人: 張一軍;王安娜

1.一種頁(yè)面圖片合成方法，其特征在于，包括：

根據(jù)任意兩張模塊圖片之間的距離，篩選出模塊圖片組合，每個(gè)模塊圖片組合包括多張相似的模塊圖片；

根據(jù)任意兩張物品圖片之間的距離，篩選出物品圖片組合，每個(gè)物品圖片組合包括多張相似的物品圖片；

根據(jù)各個(gè)所述模塊圖片組合與各個(gè)所述物品圖片組合中每張物品圖片的距離，分別篩選出與各個(gè)所述模塊圖片組合匹配的目標(biāo)物品圖片組合；

將所述模塊圖片組合中的模塊圖片與所述目標(biāo)物品圖片組合中的物品圖片合成為頁(yè)面圖片。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)任意兩張模塊圖片之間的距離，篩選出模塊圖片組合，包括：

計(jì)算任意兩張模塊圖片之間的距離，采用加權(quán)求和法計(jì)算每個(gè)模塊圖片組合的距離和；

根據(jù)距離和由小到大的順序，對(duì)各個(gè)模塊圖片組合進(jìn)行排序，篩選出在排序中靠前的k個(gè)模塊圖片組合；

其中，k為正整數(shù)，權(quán)重為任意兩張模塊圖片的面積乘積與所有任意兩張模塊圖片的面積乘積和的比值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，計(jì)算任意兩張模塊圖片之間的距離，包括：

對(duì)模塊圖片進(jìn)行顏色特征提取，得到所述模塊圖片的顏色直方圖；

根據(jù)任意兩張模塊圖片的顏色直方圖，計(jì)算所述任意兩張模塊圖片之間的距離。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對(duì)模塊圖片進(jìn)行顏色特征提取，得到所述模塊圖片的顏色直方圖，包括：

提取模塊圖片中每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值，將所述模塊圖片的RGB值轉(zhuǎn)換成LAB值，從而得到所述模塊圖片的LAB顏色直方圖；

將所述LAB顏色直方圖在每個(gè)維度分別劃分為N個(gè)分量；其中，N為大于零的正整數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)任意兩張模塊圖片的顏色直方圖，計(jì)算所述任意兩張模塊圖片之間的距離，包括：

按照步長(zhǎng)-權(quán)重函數(shù)，對(duì)第一模塊圖片的LAB顏色直方圖在各個(gè)維度上的特征進(jìn)行移動(dòng)，得到所述第一模塊圖片的移動(dòng)LAB顏色直方圖；

根據(jù)第二模塊圖片的LAB顏色直方圖和所述第一模塊圖片的移動(dòng)LAB顏色直方圖，并結(jié)合步長(zhǎng)-權(quán)重函數(shù)，采用加權(quán)求和法計(jì)算所述第一模塊圖片與所述第二模塊圖片之間的巴氏距離。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，計(jì)算任意兩張模塊圖片之間的距離，包括：

根據(jù)RGB顏色直方圖在每個(gè)維度分別劃分為M個(gè)分量；其中，M為大于零的正整數(shù)；

基于顏色搭配方案，將所述RGB顏色直方圖的張量空間轉(zhuǎn)換為新張量空間；

分別確定每張模塊圖片在所述新張量空間中的張量中心向量值以及每個(gè)分量的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，從而計(jì)算任意兩張模塊圖片之間的歐式距離。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于顏色搭配方案，將所述RGB顏色直方圖的張量空間轉(zhuǎn)換為新張量空間，包括：

以多組顏色搭配方案作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣；

通過隱藏層的權(quán)重矩陣將所述RGB顏色直方圖的張量空間轉(zhuǎn)換為新張量空間。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，以多組顏色搭配方案作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣，包括：

對(duì)于任意一組顏色搭配方案，以所述顏色搭配方案中的一種顏色作為輸入，其他顏色作為輸出，訓(xùn)練第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而得到輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對(duì)于任意一個(gè)物品圖片組合，采用以下方法篩選：

從原始物品圖片集合中遍歷計(jì)算距離最小的兩張物品圖片，將所述兩張物品圖片放入物品圖片組合中，并從所述原始物品圖片集合中刪除所述兩張物品圖片；

從原始物品圖片集合中篩選出與所述物品圖片組合中各個(gè)物品圖片的距離和最小的物品圖片，將所述物品圖片放入所述物品圖片組合中，并從所述原始物品圖片集合中刪除所述物品圖片，直到所述物品圖片組合中的物品圖片的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值。