花型是一个织物的重要组成部分,反映着布料的外观,给予消费者最直接的视觉冲击,是人们选择布料、服饰最重要影响因素之一。循环往复是织物印花图案的一个重要特征,因此在印花图案印制的过程中,循环图案的基元检测是分析织物图案的一个重要环节。此外,色彩丰富、形式多样是织物花型图案的另一个重要特征。印花企业每天都会设计生产大量的花型,随着时间的积累,传统的织物花型检索方式已经不能满足企业的需求,因此数量众多的花型的存储和检索就成了一个亟待解决的问题。随着计算机图像处理技术的发展与应用,织物花型循环图案基元分割和图案检索迎来了新的契机。利用数字图像处理技术,对循环图案进行精确分割,并用以图搜图的模式快速的从花型库中检索到相同或者相似的花型。从而克服了传统的人工分割和人工检索的缺点,提高了花型设计开发的效率。本文针对织物循环图案基元分割和循环图案基元检索展开研究,研究内容主要包含以下几个方面:(1)提出了一种循环图案基元分割算法,利用边缘密度和图片的大小自动从原始图片中确定一个模板图片,然后利用模板图片与原始图片进行多目标匹配,搜索到其他与模板匹配的区域,继而通过相邻的相似区域之间的位移关系,确定一个平行四边形作为花型的基元尺寸,最后建立信息损失公式,寻找一个完整的、符合人眼视觉感知的基元图案。(2)针对织物花型同形不同色和同形异构的特点,提出了一种基于边缘和颜色特征的花型检索算法。在中值滤波和边缘提取之后,构造了边缘颜色直方图、边缘方向直方图和边缘距离直方图三个特征,然后利用欧式距离进行相似性度量,并对相似度进行加权融合,根据查询图片与图像库中图片的相似度进行图片检索。(3)针对图案基元分割过程中,由于分割不准确造成的多种分割结果所导致的检索困难的问题,提出了一种基于圆柱模型提取的SIFT特征的图像匹配算法。利用基元图片构建圆柱形模型,将各个不同的基元变成相同的圆柱模型,使其像素点上下连续,左右相接。然后在构建的圆柱模型的基础上提取SIFT特征,最后将不同基元图像的SIFT特征点进行匹配。实验结果表明,利用本文提出的方法进行特征点匹配,图像的匹配度显著提高。