基于图像的织物图案和颜色主题提取研究进展北大核心CSCD

为提高织物设计的效率及多样性,文章从“再设计”的角度梳理“织物-织物”的设计流程,重点整理织物图案形状及颜色主题的主要提取方法。大部分提取研究主要利用织物图像底层视觉特征中的形状及颜色特征,其中针对图案形状的提取,大多采用边缘检测、阈值、聚类、区域及其他特定理论对图案轮廓或整体区域进行分割;针对颜色主题的提取,则通过聚类、中位切分及八叉树等颜色量化方法建立和谐的配色规律,两个方向的提取算法可以相互借鉴。通过图像实例对不同提取方法的特点进行分析比较,发现单一算法具有一定的局限性,采用多特征、多算法融合的方式可有效提高提取的精度和效率。最后对织物再设计流程的完善及其在纺织服装领域的应用发展进行展望。     

基于多特征融合的织物印花图像分割

针对织物印花检测精度的问题,采用结合颜色特征和纹理特征多特征融合的方法,对织物印花图像进行有效分割,从而为提高织物印花的检测精度奠定了基础。在织物印花的分割过程中,首先采用颜色特征结合基于自动种子点选取的区域增长算法对图像进行初始分割,在初始分割的基础上,利用小波变换提取干扰区域的纹理特征,从而可以进一步地消除干扰区域,实现织物印花图像的准确分割。实验结果表明：基于多特征融合的分割算法能够准确地分割出织物的印花图案,克服了仅仅采用颜色特征或者纹理特征时产生的分割失真,提高了分割的质量,具有较好的应用价值。     

采用纹理平滑的印花织物图案轮廓提取

为丰富印花产品的种类,提出了一种可有效提取出印花织物中图案轮廓的方法,可提取出高精度的印花图案边缘轮廓。首先对图像进行平滑,通过控制平滑程度参数和空间尺度参数,平滑掉织物图像中的纹理结构。再用Canny边缘检测算子检测图案边缘,Canny分割的判别阈值采用默认自动选择阈值就能成功提取织物上图案的轮廓,分割后的图像轮廓清晰,边缘连续,并且能分割出印花织物图像中的细小结构。通过实验证明,在RGB颜色空间对图像平滑和边缘提取的效果要优于其他颜色空间,比较了其他边缘检测算子分割印花织物图案的效果,结果证明Canny算子分割效果最好。     

服饰刺绣图案的自动提取与色块分割

为避免人工视觉方法完成刺绣图案花纹提取过程中存在的耗时费力、主观性强等缺陷,结合传统服饰织物,采用图像分析方法实现刺绣图案的自动提取,并进行色值分析。首先采用数码相机实现刺绣织物类图案的采集;接着利用平滑滤波滤除图像中的噪声信号,并将图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间;然后利用K-Means聚类分析方法对a,b分量进行聚类分析;最后根据聚类分析结果获得准确的图案及色彩信息。研究结果表明:图像处理方法可以实现刺绣图案的自动分割,这种自动化图案分割对一般刺绣图案的自动提取均能使用,这为服饰图案的审美研究提供了全新的样本整理途径。     

利用颜色和纹理进行图像检索的算法分析

自从上世纪70年代,人们就开始了对图像检索技术的研究,但是只是基于文本方面的,而且仅仅是利用文本的方式对图像的特征进行简单的描述。后来,人们不在满足于简简单单的图像检索方法,进而又开始进行了更深层次的开发,这样就出现了利用颜色和纹理对图像的检索和分析的方法,这种检索的方法是基于图像的内容进行检索的一种方法。这种检索方法只是对文本进行检索的方法更为精确。所以人们开始使用这种利用颜色和纹理进行检索的方法,进而研究了这种检索方法的检索算法。在利用颜色和纹理进行图像检索的算法中,要对图像进行分割,利用分割好的图像进行颜色平均值的换算,再把颜色平均值进行低频分量,把它作为颜色的特征。在根据边缘直方图来提取检索内容的纹理特征,最后根据这两个特征进行图像的检索。在本文中关于检索的算法的实践性进行了说明,这样的检索算法可以有效的提高图像的准确率。     

云纹纱纬编针织物外观模拟

云纹纱颜色渐变,对应的布面颜色难以直观预测,需要通过打小样来预测布面效果,但这种方式耗时、费力、增加成本。为解决此问题,文章提出一种应用真实云纹纱图像的针织物外观模拟方法,可以快速、直观、准确地预测云纹纱织物的布面颜色。首先利用图像分割、形态学开运算和闭运算等图像处理技术对采集到的云纹纱图像进行处理,得到原始纱线图像主体部分;然后利用改进的Peirce线圈模型,将真实云纹纱线纹理映射至线圈的几何模型上;最后调整线圈的串套关系,完成织物外观的模拟。模拟结果显示,模拟的织物与实际织物扫描图像颜色纹理相近,外观效果逼真。     

机器视觉技术在分析牛肉颜色变化特征中的应用

研究利用机器视觉技术分析牛肉的肌肉颜色在储藏过程中的变化规律。将新鲜牛肉分别储藏在室温和5℃的冷藏条件下,每天用CCD摄像头采集一次牛肉图像,采用计算机图像处理技术,分割出图像的肌肉区域,提取肌肉区域图像在RGB和HIS颜色空间的特征分量,分析这些颜色特征分量在牛肉储藏期内的变化规律。结果显示,在室温和冷藏条件下,牛肉颜色均由鲜樱桃红逐渐变为黑红色。牛肉图像的R值随着储藏时间的延长线性降低;G和B值则随着储藏时间的延长线性增加;牛肉颜色的亮度（H值）呈现先升后降的变化,而牛肉颜色的饱和度S和色度I则随着储藏时间的延长线性降低。     

应用区域颜色分割的机采棉杂质检测方法

机采棉中的杂质繁杂,而杂质类型及含量对后期棉花加工工艺的影响很大。为此,提出一种应用区域颜色分割方法以检测棉花中的杂质。在图像分割中,先对滤波后的机采棉图像进行彩色梯度运算,通过扩展极小变换运算获得标记图像,在修改后的梯度图像上运用分水岭算法获得初始分割图像,然后对初始分割图像进行区域合并。区域合并过程中要综合考虑空间邻接性、颜色信息和区域面积3个因素。颜色信息主要采用饱和度、亮度、区域颜色向量模及颜色相似度4 个特征量。用层次递进的合并方法,迭代过程更新信息特征。最后通过支持向量机算法提取颜色、纹理、形状特征对杂质区域进行识别。结果表明,所提方法对机采棉中天然杂质的平均识别率为94%。     

基于平滑滤波和分水岭算法的重组织织物图像分割

针对带有重组织的织物图像特点,提出了一种根据纱线颜色进行图像分割的方法。首先将织物图像转化为Lab颜色模式,采用混合中值滤波算法滤除扫描噪声;其次通过设置色差容许值改变高斯权值的平滑滤波算法进行滤波,去除织物图像中的重组织阴影和同颜色纱线纹理,保留纱线颜色特征;然后提取织物图像的色差梯度,通过分水岭算法进行图像分割,获得区域标记图像;最后将颜色相近的分割区域进行合并,得到织物图像的分色索引图像。实验结果表明,提出的算法可以对重织物图像进行较为准确地分割。     

应用纱线序列图像的色纺机织物仿真

探讨应用纱线序列图像进行色纺机织物仿真的方法和效果。利用纱线图像采集设备获取5种色纺纱序列图像,然后采用灰度变换、图像阈值分割、形态学运算等图像处理技术获取纱线主体彩色图像。通过对横截面、长度以及弯曲三个参数的调整,建立织物结构模型,将获得的色纺纱主体真实颜色信息填充到模型中,最后根据建立的织物组织变化模型,实现了5种色纺纱平纹、一上三下左斜纹以及二上二下方平织物的外观仿真。认为:该织物仿真方法能够将纤维颜色在织物中的分布效果快速且准确地反映出来,品种适应性较好。     

基于图像处理的纺织品耐摩擦色牢度评级

为解决目前纺织品色牢度人工评级方式的主观性和繁重工作量,结合深度学习与传统纺织检测,以纺织品检测中的纺织品色牢度评级为对象,研究基于图像处理和深度学习的智能评级创新方法。针对场景与问题,选择利用图像处理技术进行采样图像的预处理和分割,在小样本、多分类的实际条件下搭建数据库,利用深度学习完成对摩擦沾色试样色牢度的迅速评级。结果表明,所选择的图像处理技术对图像的处理效果良好,对后续深度学习准确率的提高有辅助效果;深度学习对耐摩擦沾色试样色牢度的评级准确率达到87.5%,高效、客观且准确率高,实现评级操作简易化,利用神经网络达到代替人眼评级过程,提高准确度和改善目前方法的不足。     

基于彩色图像的灰度仿真数码提花织物设计

为了在灰度仿真提花织物设计中保留数码图像的色彩信息,提出一种基于多组纬的灰度仿真提花织物的设计原理和方法。结合数码提花织物分层组合模式和全显色组合结构设计方法,通过分色然后组合的方法,可以将彩色效果的数码图像直接用于灰度仿真提花织物的设计,该方法采用多组灰度效果的丝线来还原数码图像的灰度效果,实现了提花织物对数码图像灰度效果的仿真设计。另外,由于获得的灰度仿真提花织物的分层结构保留了分色信息,若将灰度丝线换成有色丝线,则可以设计各种彩色效果的数码提花织物。采用该方法设计的织物能满足大批量生产的技术要求,为数码提花织物的设计创新提供了新的借鉴。     

图像处理技术在服装褶皱评价中的应用

对图像处理技术在纺织服装领域的应用成果进行了回顾,在此基础上探讨了该技术在服装表面褶皱评价领域的应用基础和原理。分析了服装褶皱的形成方法和穿着后所产生的视觉效果,提出了从服装表面提取褶皱图像的方法。经过对图像的处理提取了以灰度为基础的评价指标体系,提出了褶皱数、褶皱深度、褶皱宽度和褶皱不匀度等服装褶皱的评价指标,以期对服装表面褶皱这一视觉效果进行数字化描述。研究结果表明这些评价指标能够很好地反映服装表面褶皱的形态特征。     

基于LCH色空间对比敏感度函数的彩色图像滤波方法简

本研究采用由CIE1976LAB色空间发展而来的LCH颜色空间和基于人眼视觉系统（HVS）的对比敏感度函数（CSF）,建立了LAB模式下彩色图像滤波流程,对彩色图像进行LCH-CSF视觉滤波,并进行了彩色图像色差分析.研究表明,基于LCH颜色空间的对比敏感度函数模型,可以满足设备无关条件下彩色图像频域处理的要求.依照所构建的图像滤波流程,进行CSF视觉滤波,可以实现不同观察距离、不同图像尺寸下的良好视觉效果.     

Texture and color analysis of freeze-dried potato (cv. Spunta) using instrumental and image analysis techniques

Most typical approaches for measuring color and texture properties are time consuming. An image-based method was used to evaluate the texture and color in freeze-dried potatoes. Microstructure of cooked, cooked freeze-dried and rehydrated potatoes were analyzed by scanning electron microscopy. Texture properties were analyzed by a texture analyzer and image analysis. Color was determined with a spectrocolorimeter and a digital camera. Significant differences (p < 0.05) were obtained for cooked and cooked freeze-dried rehydrated potatoes. A linear trend was applied for instrumental and image features for texture and color values. Results showed that texture features of images, such as contrast, entropy, energy, and homogeneity (calculated from grey level co-occurrence matrix), showed correlations with instrumental texture features, such as hardness, adhesiveness, chewiness, cohesiveness, and resilience. Similar results were also obtained for color features. This study showed that image processing techniques could be applied as a useful tool to analyze quality in potatoes.     

基于机器视觉技术制作烤羊肉比色卡

为建立一种能够快速无损识别羊肉烤制过程中颜色变化的标准化方法,本研究基于机器视觉技术结合三种算法（均值算法、K-Means算法和K-Means+图像降噪算法）制作烤羊肉颜色识别比色卡,对烤羊肉的颜色进行在线监测。结果表明,三种算法制作的比色卡均能呈现出羊肉烤制过程中的颜色变化。为明确三种比色卡的准确率,研究采用K-medoids算法结合感官实验进行比色卡颜色识别准确率验证。其中利用K-medoids算法的比色卡识别准确率验证结果显示,均值算法准确率为85.60%、K-Means算法准确率为95.70%、K-Means算法+图像降噪算法准确率为93.40%;感官实验的验证结果显示,均值算法、K-Means算法、K-Means算法+图像降噪算法的识别准确率依次为67.32%、73.71%、68.74%,对比发现K-Means算法制作的比色卡对烤羊肉颜色识别准确率最高。研究证明比色卡可作为颜色评价标准,为烧烤肉制品加工提供指导依据,具有良好的应用前景。     

服装褶皱效果的评价

通过对服装表面褶皱的形成原理进行分析,提出采用图像技术对服装褶皱信息进行提取、处理、分析和评价的方法。进行了女式衬衫的着装实验,对着装后不同姿势形成的褶皱状态进行采集。介绍了所采集服装褶皱图像的处理方法,用图像的灰度作为基础,在图像上提取能够反映褶皱的数据。经过对数据的分析,提出了对服装褶皱的评价指标,如褶皱宽度、深度、数量等。从理论研究和实验测试2个方面,探讨了图像技术用来对服装褶皱的位置、宽度、深度和不匀等方面的特征进行数字化表达的可行性。     

玉米霉变及黄曲霉毒素的图像处理检测方法

为准确快速识别出仓储玉米是否包含霉变以及感染黄曲霉毒素的玉米颗粒,提出基于图像处理技术的定性、定量检测方法。基于感染霉菌的玉米颗粒表层会发生颜色褐变、发黑等特点,通过MATLAB对灰度图像二值化、区域填充、去干扰、连续膨胀等操作,统计出霉变颗粒数目;同时,基于感染黄曲霉毒素的玉米颗粒在365 nm紫外光照射下会发出独特的黄绿色荧光(bright greenish-yellow fluorescence,BGYF)特性,通过对彩色图像进行增强、形态滤波、彩图二值化、去除干扰、图像连续膨胀等,统计出感染黄曲霉毒素玉米颗粒的数量。用4组共112粒玉米对所提方法进行检测验证的结果表明,霉变玉米颗粒的正确检出率达93.75%以上,感染黄曲霉毒素玉米颗粒的正确检出率亦可达87.5%以上,能够达到区分检测的要求。     

青方腐乳汤料的配制技术

青方腐乳的汤料主要由黄浆水、水、食盐和香料4部分组成，组成的比例不同，成品汤的口感、味道、颜色就不相同。该文对青方腐乳汤料的配制进行了较系统的探讨，对上述4种原料对青方腐乳汤料品质的影响做了说明。