文 献 综 述
1 概述
伴随互联网和电子商务技术的快速发展，网络购物越来越受关注，网络购物不可避免的“虚幻性”特点与人们传统的“切身体验”购物理念相矛盾，促使虚拟试戴随着网购热潮应运而生，交互式虚拟试戴网购系统具有方便、友好、直观的特点，给买卖双方带来便利。一个 2D 自动虚拟试戴系统主要包括：目标检测、特征点定位、目标抠取、图像合成等步骤。影响虚拟试戴系统真正实用化的关键因素有：佩戴位置、佩戴者的姿态、背景光照、试戴真实性等。
虚拟穿戴欧美国家处于领先地位。以虚拟试衣为例，欧美3D虚拟技术所有的模特，服装都是三维动画，好处是可以自己设置模特的身材比例使之更为符合自己的身材，缺点就是成本太高，每件衣服都要专人来制作三维动画，其次没有质感。国内目前有两个派系，一种是利用体感技术实现高清晰的2D衣服图像自然地贴上人的身体，在英特尔2011数字标牌年会上,英特尔邀请了凯奥斯卡展示了中国第一台正式量产化的虚拟试衣设备K-MIRROR,该设备提供了高清晰的服装图片预览和试穿,采用的是微软的KINECT体感设备,和高达1920X1080分辨率的高清摄像头,800万像素的静态照片,采用英特尔酷睿2代i5CPU,高清的虚拟试衣过程非常流畅。另一种是以每日新款app为代表的虚拟试衣拍照系统，用户可以通过每日新款事先准备的服装素材进行服装搭配选择，在选取感兴趣的服装之后，通过前置摄像头在屏幕显示的指定拍摄区域下拍摄用户的头像，通过拍摄后的照片合成，使用户完成试衣体验。
2 预处理
主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑[1-2,8]、边缘锐化、分割、特征抽取、融合、匹配等不同的算法来对图像进行处理。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，即改善了图像的视觉效果[3-5]，又便于计算机对图像进行分析、处理。
3图像分析
目标特征有很多种，常可划分为颜色特征，纹理特征，形状特征，空间特征和运动特征等[6-7]。
纹理[9]是物体表面的固有特征之一，因而也是图像区域一种重要的属性。对纹理的分析（包括对纹理特点进行刻画，表示纹理数据，辨认纹理模式）是图像分析的一个重要分支，其中对纹理表达和描述方法主要有3类：统计法、结构法、频谱法。
形状分析[10-11]是图像分析的一个重要分支，其重点是刻画图像中目标的各种形状特性。形状描述符在形状分析起重要的作用。一方面，一个形状性质可用基于不同的理论技术的描述符来描述；另一方面，借助同一种理论技术也可以获得不同的描述符以刻画目标形状的不同性质。对形状的描述也是对形状分类的基础，例如在为确定形状相似性而进行的匹配中，匹配的常是形状描述符。
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