基于纹理滤波和颜色聚类的提花织物纹样自动提取方法

为了提高提花织物纹样提取的准确性,消除织物组织结构对提取结果的干扰,文章提出了一种基于纹理消除滤波算法和密度峰聚类算法的纹样提取方法。通过统计图片区域梯度信息分离提花织物组织纹理区域和图案边缘结构,并利用非极大值抑制获得纹样边缘结构作为滚动引导滤波器的引导图,经过多次迭代计算实现织物纹理滤波。然后将图片从RGB颜色空间转换为CIELab颜色空间,利用密度峰聚类算法对织物色彩空间分割聚类,最终提取出织物纹样。实验结果表明,文章提出的方法快速准确地实现了提花织物纹样的自动分割与提取。     

基于京剧脸谱意象色彩的服饰纹样自动配色

为提升服饰纹样色彩配色效能,利用自适应颜色聚类及自动配色机制,实现基于意象场景的服饰纹样自动配色。以京剧脸谱为范例,搜集了三类角色共计150幅脸谱图像作为源图,采用分割、降噪等操作获取脸谱主体内容;利用二分K-均值聚类算法,对单一样本进行逐一自适应色彩提取,在此基础上进行二次聚类获得各角色脸谱提取色色值、占比及共现比率等特征参数;最后设计融合颜色聚类数、共现比率及目标区域特征要素的动态配色机制,开发色彩解析和纹样自动配色软件。实验结果表明,配色控制参数、源图类型、纹样形态等因素影响选色顺序及最终配色效果,实现基于意象场景的纹样色彩自动迁移,为当代服饰纹样色彩设计提供决策参考。     

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。     

传统服饰云肩实物图像主色的智能检测

为解决获取传统服饰实物图像色彩耗时且缺乏准确性问题,以传统服饰的云肩为例,借助均值漂移（Mean-shift）聚类法,提出了一种检测传统服饰实物图像颜色的方法。运用单反数码相机进行实物图像采集;对所得初始图像的R、G、B3个颜色通道进行去噪处理;再将图像RGB颜色空间的特征向量转换至CIE L*a*b*颜色空间中,利用大津法阈值原理（自适应阈值算法）分割被测图像中云肩实物与背景;最后采用Mean-shift聚类算法,将被测图像的颜色像素分割为若干有效的集群,同时从这些集群中提取云肩主要色彩。实验结果表明,该算法可较为准确地从云肩图像中提取主色,且当Mean-shift聚类算法的带宽被设定为0.05时,分类颜色结果更为准确。     

基于色彩聚类的皮影服饰纹样分割

为实现皮影服饰图案的自动提取,以唐山皮影头茬图像为例,分析了皮影服饰的色彩构成及图案特点,探讨了一种基于色彩聚类的皮影图案识别方法.通过相对总变差模型对皮影图像进行了噪声平滑处理;将处理后的数字图像由RGB颜色空间转换至CIE L?a?b?颜色空间,提取空间中的a、b两个色彩分量;利用K-means聚类算法对皮影图像色...     

基于贝叶斯决策及半监督聚类的织物图像分割

为提高纺织CAD技术,依据半监督聚类理论,提出一种以最小错误率贝叶斯决策为准则的半监督聚类的织物图像分割算法。这种算法利用有限的人工信息,即在织物图像上点击有限的几个点以标识相应区域之间的关系,从而得到满足用户给定限制的织物图像分割结果。用该算法首先对织物图像进行量化转换处理,而后在贝叶斯模式识别中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验结果表明,该算法用于织物图像分割是可行的。     

基于聚类算法的纺织品文物色彩提取与纹样数字化探索——以新疆巴里坤M12出土清代纺织品纹样为例

为准确有效地提取纺织品文物的色彩，实现纺织品文物的纹样数字化处理，文章以新疆巴里坤出土的一组清代纺织品为例，设计了一种基于多变量模糊C均值(Multivariate Fuzzy C-mean, MFCM)聚类算法与K-means++算法相结合的纺织品纹样复原方法。首先，获取图像并通过双边滤波与高斯滤波对图像进行平滑降噪处理；然后采用MFCM聚类算法对平滑降噪后的图像进行分割；接着采用K-means++算法分析聚类数量，有效提取纺织品主色，并较好保留图像细节；最后通过计算机软件提取文物纹样轮廓，将提取的主色填充至纹样轮廓，完成纺织品文物纹样的数字化模拟。实验结果表明，该方法可以较为准确地提取纺织品文物色彩，并且提取效果优于传统数字化取色方法，取色效率更高，具有进一步研究应用的价值。     

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。     

Design and application of jacquard fabric patterns based on the geomorphologie color features北大核心CSCD

为探寻地貌图的色彩规律,并运用在提花织物设计中,本文利用改进的K-means聚类算法进行图像色彩特征提取;同时对地貌图组成因素进行分析,并在此基础之上,比较分析同种地貌图色彩特征及不同种地貌图色彩特征,总结地貌图色彩搭配规律;最后将仿地貌色彩与提花织物设计相结合,研究并制定了不同类型地貌色彩特征的设计方案。本文侧重点不仅在色彩提取方面提供参考,还涉及将色彩仿生设计巧妙地融于设计中,赋予传统提花纹样设计更高的美学价值及美的感观。     

基于FCM算法的套印误差检测

为了降低四色重叠影响导致的图像色彩分割困难,提高印刷品套印误差检测的精度,提出了一种基于FCM聚类算法的套印误差检测方式。首先,将采集的印刷品套印标识符图像进行灰度化处理、高斯滤波降噪处理以及CMYK色彩空间转换并分离出四种色彩通道的图片;然后,分别对四种色彩通道图片进行FCM算法聚类;最后,对聚类后的图片进行固定阈值分割,并对分割的图片依次做图像差运算,分别提取出四个通道中C、M、Y、K四种颜色的部分,进行误差分析。对比显示测量误差均≤0.2mm,符合国家对一般印刷品套印精度检测误差不高于0.2mm的要求;该算法与应用广泛的传统大津法对比,测量误差更小,精度更高,提升了套印误差检测水平。     

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。     

基于改进L_0梯度的织物沾水区域提取

针对目前织物沾水等级评定方法不能有效消除噪声干扰和减弱光照不匀影响,提出L0梯度最小化和拉普拉斯特征映射相结合的方法解决上述问题。根据织物沾水图像的边缘信息,对图像中的像素值沿x、y方向求导,利用非零梯度个数约束整体平滑程度,并保持边缘不被平滑;然后把图像转化为CIELAB模式消除光照影响,计算邻域内颜色相似度;根据拉普拉斯特征映射理论计算其广义特征向量,组成颜色平缓过渡的图像,并使用模糊聚类算法对去噪后图像进行聚类分割。实验结果表明,该方法能够有效实现织物沾水图像的去噪处理,得到正确分割的织物沾水区域。     

基于网络关系模型的畲族服饰色彩构成分析

为区分不同地区畲族服饰色彩构成差异,文章利用图像分析技术,构建畲族服饰色彩网络关系,比对不同地区畲族服饰色彩构成情况。实验选取福建、浙江、江西三地畲族服饰共计300幅图像,利用改进的二分K-均值自适应聚类法对样本图像逐一聚类;在此基础上,对综合色图进行二次聚类,提取颜色占比、二元色共现率、色彩空间距离、色彩分散度等指标,构建服饰色彩网络关系模型。实验结果表明,三地配饰用色的色相视觉上较为相似,但用色、占比、色序及配色形式差异较大;单幅样本色彩提取耗时小于0.2 s,色彩网络关系模型输出平均耗时为1.4 s。该方法能够有效分析不同地区畲族服饰色彩特征及配色关系,以可视化的形式展示服饰色彩构成形态。     

基于多源数据与K-means聚类的地域特征关联纸质包装色彩应用研究

以哈尔滨中央大街景区为研究对象,采用OSM开源地图平台、百度API平台配合ArcGIS10.6平台、Python平台获取数据,通过Matlab平台下DeepLabV3+模型对获得的街道图像进行语义分割,通过K-means聚类算法以HSB色彩空间为模型基准,绘制色彩散点聚类模型、色彩连续性模拟模型与片段色彩聚类模型对中央大街景区进行可视化分析,并提出地域特征关联纸质包装设计的色彩应用建议。多源数据结合K-means聚类法可以在短时间内相对快速、精准、科学完成纸质包装色彩提取与应用策略制订,其结果能够体现地域文脉特色,提升地域特色包装辨识度,有助于实现地域特征关联纸质包装色彩方案优选,为纸质包装色彩应用提供参考。     

k-means聚类算法在织物疵点检测中的应用

为检测常见织物的各种疵点,提出一种基于k-means聚类的织物疵点检测方法。对采集的图像进行中值滤波,以减轻纹理对疵点检测的影响,并利用方差采样算法增强织物的疵点特征信息;利用k-means聚类算法对方差采样后的图像进行处理,使得疵点区域被划分一类,非疵点区域划分为一类。最后经过二值化,分割出疵点。实验证明,该方法能快速、准确的检测出织物的常见疵点。与其他方法相比,文章提出的算法采用聚类思想对织物疵点进行分割,不需要利用正常织物图像进行阈值计算;另外经过方差采样算法处理后疵点信息明显增强,使得疵点信息与纹理明显不同,从而使聚类更为准确,增加了检测的准确度。     

Frangi滤波器和模糊 C 均值算法相结合的织物瑕疵检测

为解决织物瑕疵自动检测问题,提出一种基于Frangi滤波器和FCM相结合的织物瑕疵检测方法。首先采用均值下采样方法对采集的织物图像进行预处理,以减少织物背景纹理信息对织物瑕疵检测产生的影响;然后通过Frangi滤波器进行滤波增强织物的瑕疵区域;最后利用FCM对滤波后的图像处理,确定织物瑕疵区域的像素和非瑕疵区域像素的聚类中心,并分割出瑕疵区域和非瑕疵区域。实验结果表明,提出的方法检测织物瑕疵种类较多,分割效果较好。与其他方法相比,提出的算法利用的是聚类思想对织物疵点进行分割,不需要利用正常织物图像进行阈值计算。     

基于形状文法的明代璎珞纹样再生设计与应用

为探究明代服饰中璎珞纹的艺术魅力,挖掘其实用价值,文章基于明代墓葬出土及传世织物,通过文献整理与实地考察,介绍了明代璎珞纹节奏与韵律、辨证与统一、对称与均衡的单元造型特征,以及二方连续式、对称式、扇形等构图形式,妆花、织金等常见工艺以及色彩搭配形式。通过简化、分解等方法提取典型璎珞纹样作为初始形状,利用形状文法生成性规则生成基本单元;再运用衍生性规则形成创新衍生纹样,进而生成单独纹样和连续纹样;最后结合现代女性消费者的需求和审美特征,选取3种不同风格类型的女士围巾进行了设计方案生成,并通过消费者需求满意度评价验证了璎珞纹样在现代女士围巾设计中应用的可行性。     

基于网络关系模型的品牌女装配色解析

针对当前服饰用色规律及其内在机制解析模糊的问题,提出了利用图像处理技术构建服饰配色关系及其内在联系的网络关系模型。对服饰系列图像色彩进行初始聚类及二次聚类,提取主色及其用色比例关系;提取色彩占比、二元色组共现频率、色彩空间距离等指标构建主色网络关系模型;对选取的3个代表性品牌女装的500幅图像,利用所开发的色彩解析软件,从主色分布、配色关系、配色机制方面进行了比对和分析,以可视化形式呈现品牌女装年度、时尚季用色规律。实验结果表明,3个女装品牌主色、空间距离和共现规律不尽相同,前3种颜色累计占比均超出50%,单幅样本耗时小于0.3 s;该方法能够以客观、可视化的方式表征服饰用色机制,用以辅助服装企划和设计决策。     

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。     

基于聚类算法和PCCS体系的民国旗袍色彩提取及分析

民国时期旗袍款式及纹样的风格在西方文化影响下发生较大转变,其色彩在一定程度上能够反映出当时人们社会生活背景及情感偏好。文章通过对民国旗袍用色风格及配色规律的分析研究,可将传统设计方案再应用于三维虚拟设计中。在代表色提取方面,采用结合超像素分割的模糊C均值聚类、K-means分通道二次聚类方法分别对单幅和多幅纹样色彩进行提取,两种方法结合提高了色彩采集的效率,最终提取得到24个民国旗袍代表色彩。与日本色研配色体系(PCCS)结合分析色彩分布规律,依据Apriori算法发掘色彩之间的共现关系,最终得到13条双色及5条三色搭配规则,发现色彩整体具有稳重素雅的风格且配色间对比度较低。根据置信度数值组成不同的色彩网络,建立了面向用户选择的色彩推荐机制,并结合三维虚拟试衣软件将面料图案纹样应用于旗袍款式进行展示。研究结果可为旗袍图案的再设计应用提供一定的理论参考。