1.一种基于手绘的准规则斑图花型图案检索方法，包括如下步骤：(1)获取准规则斑图花型图案库，并根据准规则斑图花型图案的对称结构对图案进行基元分割，从而得到准规则斑图花型基元图案库；

(2)将基元图案库中的基元图案进行预处理，得到基元图案的边缘图，该边缘图可以在一定程度上缩小检索手绘图案与准规则斑图花型图案之间的跨域差距；

(3)将预处理得到的边缘图与目标检索的手绘图案进行形状特征提取，利用HOG特征提取算法分别提取基元图案和手绘图案的形状特征，并计算二者的特征相似度，以实现基于手绘图案的准规则斑图花型图案检索。

2.根据权利要求1所述的准规则斑图花型图案检索方法，其特征在于：所述步骤(1)的具体实现方式为：首先利用对称特征检测算法检测出准规则斑图花型图案的对称轴以及每条对称轴的坐标，然后根据对称轴的坐标确定基元分割的初始位置以及分割区域的长和宽，最后不断对分割出来的图案进行对称特征检测，直至分割出基元图案。

3.根据权利要求2所述的准规则斑图花型图案检索方法，其特征在于：所述对称特征检测算法是基于全局图案的检测，具体过程为：首先利用不同尺度和方向的Log‑Gabor滤波器提取图案的边缘特征，然后使用与纹理和颜色信息相关的边缘特征作为对称权重进行投票三角剖分，最后基于对称贡献的累积，构建一个基于极值的投票直方图，找到作为主对称轴候选的最大峰值。

4.根据权利要求3所述的准规则斑图花型图案检索方法，其特征在于：对于图案基元的分割区域由对称特征检测时得到的对称轴坐标确定，首先选取投票排名前2的对称轴，设其四个端点坐标为(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)，通过这些端点坐标可确定切割区域的初始坐标；然后由对称轴坐标可确定切割区域的长为dl＝|x1‑x3|，宽为dw＝|y1‑y3|；最后通过不断分割多次重复迭代上述计算过程，可以得到最终的准规则斑图花型基元图案以用于特征提取。

5.根据权利要求1所述的准规则斑图花型图案检索方法，其特征在于：所述步骤(2)中对基元图案进行预处理的过程包括最佳迭代阈值分割和Canny边缘提取两部分，采用最佳迭代阈值分割在特征提取时能够更好地区分图案的前景和背景，突出形状信息，同时也可以减少特征提取时的计算量，提升检索效率，该阈值分割方法实际上是将输入图案f到输出图案g的变换，计算公式如下：

其中：T为设定的阈值，f(i,j)为输入图案f中坐标(i,j)的像素值，G(i,j)＝1表示输出图案g中坐标(i,j)为前景像素，G(i,j)＝0表示输出图案g中坐标(i,j)为背景像素；

采用Canny边缘提取在提取过程中不易受到噪声的干扰，并且对弱边缘敏感，这可以极大限度地保留图形的完整度。

6.根据权利要求1所述的准规则斑图花型图案检索方法，其特征在于：所述步骤(3)中采用的HOG特征提取算法是一种通过统计图像局部区域形状中的梯度方向来表征图像形状特征的特征描述子，在进行HOG特征提取时，会先通过窗口、块、细胞将图案分割成细小的单元，接下来进行Gamma归一化，并在每个单元中构建梯度方向直方图，最后实现梯度的计算，得到HOG特征向量；在HOG特征提取的过程中，图案越小越有利于最大限度保留图案中的信息，同时HOG特征对图案的几何形变能保持很好的不变性，准规则斑图花型图案在进行基元分割以及预处理后，图案的尺寸明显减小且图案中的无关特征信息也明显减少，主要的构成形状突出，局部区域上图案的几何形变不明显。

7.根据权利要求6所述的准规则斑图花型图案检索方法，其特征在于：所述特征相似度包含了手绘图案与基元图案之间关于HOG特征的相似性，该相似度的表达式如下：其中：d为基元图案与手绘图案之间的特征相似度，n为HOG特征向量的维度，hI(i)为基元图案的HOG特征向量中第i个元素值，hQ(i)为手绘图案的HOG特征向量中第i个元素值。

8.根据权利要求1所述的准规则斑图花型图案检索方法，其特征在于：所述步骤(3)中基于手绘图案的准规则斑图花型图案检索即通过特征相似度对基元图案库中的基元图案进行排序，进而根据排名顺序将对应的准规则斑图花型图案进行展示作为检索结果。