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。     

明代织物纹样的智能提取——以斗牛袍为例

为解决人工提取明代织物纹样色彩存在难度大、准确性差、直接采样难的问题,文章以明代赐服斗牛袍为例,探讨一种新的纹样提取手段。首先,利用高分辨率数码相机采集斗牛袍织物纹样;然后将RGB颜色空间的数字图像转换至CIELab颜色空间,用中值滤波法对彩色图像进行平滑处理;再用K-means聚类算法对图像中的色彩进行聚类,以实现不同色彩纹样的分割;最后利用CalinskiHarabasz指标对聚类有效性进行判断,获取最佳聚类数。实验结果表明,此方法可以实现纹样色彩的聚类分割与智能提取,为研究珍贵古代织物纹样提供有效途径。     

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。     

基于双树复小波的经编贾卡织物花纹提取

为了快速高效地将经编贾卡织物花纹图案自动提取出来,提高花纹设计效率,提出了一种将双树复小波变换和能量矩阵相结合进行织物纹理特征的提取方法。选用颜色和纹理特征构成特征向量数据集,在此基础上,采用高斯混合模型(GMM)对贾卡经编织物花纹图案进行聚类分析,采用EM算法进行参数估计,从而获得每个高斯模型参数,对每个特征向量在不同高斯分布下的概率进行排序,根据后验概率排序大小对图像进行标注,从而提取图案。验证试验结果表明:该方法能有效地将完整的花纹提取出来,准确度高、速度快,具有一定的实用价值。     

基于分量组合及其位压缩的纺织图案提取方法

颜色压缩技术在彩色图像分割和表达等许多应用中是一项关键技术。提出了一种新的基于颜色分量运算及其位屏蔽压缩的图像处理技术,并将该技术应用到了纹理状织物图案的提取研究中。颜色分量运算的系数与线性组合方式由实验确定,研究表明,颜色分量运算可以增强织物图案的显示特性,而颜色位的屏蔽运算可以在保证处理实时性的同时减弱图像中的噪声污染成分,减小原图像上因噪声干扰引起的纹理分割误差。     

应用混色纱纹理信息的纬编针织物模拟

为研究数码混色纱纬编针织物的外观色彩及纹影的模拟方法,利用图像处理技术对采集的图像进行平滑去噪,得到剔除细节的模糊图像,在Lab 空间下运用彩色图像硬聚类算法对平滑后的图像进行聚类分割,得到混色纱主体图像,获取其左右的边界和中心线信息;然后在经典的Pierce 线圈模型的基础上,利用混色纱主体图像的廓线信息完成由纱线到线圈圈弧和圈柱的映射;最终根据不同组织的圈弧和圈柱的覆盖关系,得到基本纬编针织物组织。结果表明,提出的纱线映射线圈算法,通过织物组织结构及密度可模拟混色纱纬编织物的混色色彩及外观纹影。     

混合色彩空间与多核学习的色纺织物组织点识别

针对色纺织物组织点参数特征提取困难的问题,建立了基于混合色彩空间与多核学习的色纺织物组织点自动识别算法。首先,将YUV、HSV和Lab 3种色彩空间中具有相同颜色属性的分量通道进行独立融合,并构建混合色彩空间;在此基础上,分别提取色纺织物组织点图像的局部纹理统计特征与三阶颜色矩特征,用于织物组织点特征参数的表征;最后,通过多核学习算法构建支持向量机,实现织物组织点特征的识别。实验结果表明,所建立的色纺织物组织点识别算法,不仅能够对府绸、斜纹与缎纹等典型结构的组织点进行有效识别,而且对于纤维种类、成纱工艺与织物组分的调整也具有理想的鲁棒性与普适性,其平均识别率达到91.2%。     

绣花效果面料的提花实现研究与产品开发

通过分析典型绣花面料,探讨了直针绣电脑绣花织物外观效果的技术特征。对一种能够应用于仿绣提花织物设计的通用组织结构进行研究和分析,探讨了绣花效果与组织配合之间的关系。从织物组织结构设计出发,配合上机工艺,提出了一种能在常规单经轴、常规经纬密等条件下即可实施,且能够应用于仿直针绣提花织物设计的通用组织结构安排设计方法,采用表里经比例为3∶1的特殊双层空心组织结构,使平地与高花形成强对比效果,通过提花工艺实现了绣花工艺的效果,为绣花产品与提花产品的融合开辟了一条新的道路,具有很大的市场潜力。     

应用均值漂移的印花面料交互式换色方法

针对印花面料设计专业性要求高、面料打样耗时费力、对面料进行换色生产系列产品困难的问题,提出了一种基于纹理平滑与均值漂移(Mean-shift)的面料分色换色方法。采集并剪裁获得印花面料图像,采用相对总变差模型对面料图像进行纹理平滑,将平滑后的图像转换到CIE1976L^*a^*b^*色彩空间,然后利用Mean-shift聚类算法对面料图像进行分割,提取面料图像分色。通过交互式的方法调节分色,建立目标颜色与图像原始分色的映射关系,实现面料的分色换色,并采集不同的印花面料图像进行换色实验。结果表明:换色图像自然真实,面料纹理细节保留完整,可辅助印花面料设计,模拟印花面料的打样效果。     

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。     

Color characteristics and the influence factors of folk embroidered shoes in modern Jiangnan北大核心CSCD

Embroidered shoes have a long history. They were popular in the Ming and Qing Dynasties and are still popular in the Republic of China. They are traditional folk clothing accessories in Jiangnan area. The folk embroidered shoes in modern Jiangnan have great regional characteristics in shape technology and color and are rich in profound cultural connotation. They are handicrafts that perfectly combine traditional costumes and embroidery technology reflecting the unique charm of the costumes in the water town of Jiangnan. At present the researches on embroidered shoes in Jiangnan area are mainly analyzed from the perspective of manufacturing technology artistic characteristics and cultural connotation and rarely expounds its aesthetic characteristics and influencing factors from the perspective of color. Therefore the research on the color of modern Jiangnan folk embroidered shoes can restore the beauty of regional culture and help to carry forward and inherit Chinese traditional clothing culture. This paper made physical color measurement quantitative and qualitative statistics on the color of modern Jiangnan folk embroidered shoes which were collected in the Folk Costume Museum of Jiangnan University. It summarized the color characteristics of Jiangnan folk embroidered shoes analyzed the color aesthetics from three angles color layout color composition form and color implementation technology and explored the influence factors of the color formation of modern Jiangnan folk embroidered shoes from four aspects natural environment history and culture ideological belief and living customs. The research shows that the color of folk embroidered shoes in modern Jiangnan has obvious regional characteristics. Most of the main colors are simple and elegant mostly black navy blue and blue and decorated with red blue yellow and green with high saturation and high brightness. They form a color combination of "great unity and small contrast". The overall patterns of embroidered shoes are full of rhythm which can reflect the interest of the material and spiritual life of the Han nationality and contain profound cultural connotation. Its exquisite embroidery technology also enhanced the visual impact of embroidered shoes and the aesthetic value of patterns. Modern Jiangnan folk embroidered shoes have harmonious color proportion unique form and exquisite implementation technology. The local regional environment has a certain impact on the color composition of embroidered shoes. The humid and rainy climate the realistic and pragmatic Wu cultural concept the fresh and inaction color concept and the living customs of rice farming create the simple and elegant color image of Jiangnan folk costumes and highlight the gentle and beautiful image of Jiangnan women. This paper payed attention to the combination of empirical research and mathematical statistics excavated the influence of regional environment on the color of folk embroidered shoes in modern Jiangnan integrated art science and geography to explore the regional characteristics of costume color. In the future research we can further explore the age and occupation of the people wearing embroidered shoes in Jiangnan so as to make the research content more perfect. © 2022 China Silk Association. All rights reserved.     

无彩数码提花织物的创新设计原理和方法

根据数码设计原理,数码提花织物的创新设计研究按设计方法可分为无彩和有彩两种类型。对无彩数码提花织物的创新设计原理和方法进行深入分析,提出无彩灰度的计算机色彩设计原理以及对应的数码全息组织库的建立方法。以单层结构提花织物为基础,在设计方法上将织物结构设计与织物色彩设计有效分离,在CAD系统中根据不同亮度值将数码图像灰度与组织库中的组织进行配对替换,实现织物结构的自动设计,该设计原理和方法满足无彩提花织物人工智能设计的技术要求,同时也是彩色提花织物组织自动生成原理和方法的基础。     

基于混合色彩空间独立特征的色纺面料颜色表征模型

为解决色纺加工中染色纤维整体呈色特性难以准确描述的问题,建立了基于混合色彩空间的独立特征颜色分析模型。对Lab与HSV 2种颜色空间中具有相同属性的颜色分量进行独立融合,并构建混合色彩空间;在此基础上,分别采用三阶颜色矩和局部纹理统计特征对色纺织物图像的颜色信息进行表征与融合。结果表明:对于色纺针织物或梭织物而言,所建立的颜色表征模型不仅能够对较大范围内的质量配比变化进行有效表征,而且对于染色纤维细微调整而导致的颜色改变亦能准确表达,具有理想的鲁棒性与普适性。     

Texture image of men’s suit fabrics

In fashion design, form image is the most important factor. Regarding the form image of fashion, texture image is the prime affecting factor. Especially in the case of men’s suits, as there is not much variation in their shape and style; therefore, the fabrics used in making them determine their texture image. For this reason, this research probed into the texture image of suit fabrics. First, quality analysis and a comparison of the images of the appearance of a suit were conducted to deduce the consumer’s and designer’s common understanding of the prototype of a men’s suit. Meanwhile, the frequently used fabrics for making men’s suit were collected. From them, 61 fabrics were selected as samples for this study. With expert interview and literature review, the morphological chart of the patterns, weave, and color of the fabrics and 16 related adjective pairs of feelings were concluded. Then, the experiments of semantic differential (SD) evaluation on the images of these fabric samples as well as of grouping samples with similar fabric texture were conducted. By factor analysis on the SD evaluation data, an image space with four constituting factors was yielded. By examining the distribution of fabric samples in this space, the relationship between the physical features concerning the texture image and the subject's feeling of the image were concluded. Furthermore, this research has figured out a three‐dimensional perceptual space of texture images of suit fabrics through multidimensional scaling (MDS) analysis of the data collected from the similarity grouping experiment. Based on these results, certain principles for the design of texture images for men’s suits of proper fabrics were proposed.