[發明專利]一種單色緊密織物表面顏色的數字化表征方法

有效

• 申請號: 201210442477.6
• 申請日: 2012-11-07
• 公開（公告）號: CN102980659A
• 公開（公告）日: 2013-03-20
• 發明（設計）人: 辛斌杰;劉博宇;劉曉霞
• 申請（專利權）人: 上海工程技術大學
• 主分類號: G01J3/46
• 分類號: G01J3/46;G06T7/40
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 周兵

技術領域

本發明涉及單色緊密織物表面顏色的表征技術，更具體地說，是涉及一種單色緊密織物表面顏色的數字化表征方法。

背景技術

在全球范圍內，紡織產業在從設計到生產，再到質檢，這個鏈條的自動化智能化是迎合時代發展的大勢所趨，計算機技術和信息技術發展也提供了這樣的便利。織物表面質檢領域是重點，這個環節到目前為止基本都是耗時，耗材的人工檢測，極大制約的整個產業的升級。在織物結構的分析，織物疵點等方面進行了大量研究，取得突出成果。其主要的特點是對將織物轉化為數字圖像，利用數字圖像技術對織物數字圖像進行分析，得到相應的布面信息。在對織物表面顏色數字化表征，以及在這基礎上進行色差評級的相關研究較少。

國內外學者大部分研究集中于織物數字圖像紋理識別和數字圖像分割，模式識別等方面。Chung-FengJeffreyKuo,Chung-YangShih等在2005年發表研究論文，文中給出了一種新的自動分析印花織物的花紋和顏色的方法。具體方法包括模糊C均值法（FCM），特定閾值聚類法（SCcriterion）。掃描儀獲得數字圖像后，經過均值濾波，然后利用FCM和SCcriterion對圖像像素點進行聚類，從而計算出圖像的紋路和顏色。Chih-YuanKao,Chung-FengJeffreyKuo等人，與2009年，利用小波變換對織物的數字圖像進行濾波，采用CIELAB顏色空間表示圖像的顏色特征值。然后利用灰度共生矩陣計算出圖像中質地結構的特征值。自組織映射神經網絡被用于顏色分割操作。RuruPan,WeidongGao等人于2011年亞牛了顏色聚類方法在色織物紋理自動識別中的應用。在實驗中，她們利用模糊C均值法將織物的組織點分為兩組，利用BP神經網絡對織物表面圖像進行識別，最后利用灰度共生矩陣提取織物的質地特點。

國內的一些研究中，劉素一、劉晶璟等開展了織物色差的研究，其主要方法是，將印花和單色織物掃描為數字圖像，然后截取一定面積織物數字圖像，將該面積的RGB值轉化到CIELab值后，計算其DE值；對于印花織物，研究采取的方法是對選定的花紋部分進行色差計算，最終利用色差值來評定色差。2008年，黃悅等[5]在阿爾茨海默癥海馬區顯微圖像的分割算法研究中，提到了像素點分類和像素點顏色信息分析的方法。研究中，以像素點的RGB值為基礎，利用模糊C均值法（FCM）對圖片中的像素點進行聚類分析，從而分割圖片提取有效部分，利用數學形態學將所需的部分進行除雜與邊緣提取。

到目前為止，在利用數字圖像處理紡織品質量檢測領域的問題中，布面質量和紗線質量的研究比重比較大，表征織物顏色質量方法的探索和制定尚屬空白。

發明內容

針對現有技術中存在的缺陷，本發明的目的是提供一種單色緊密織物表面顏色的數字化表征方法，通過計算機處理技術的數字化測色系統對于織物顏色數字化測量和表征。

為達到上述目的，本發明采用如下的技術方案：

一種單色緊密織物表面顏色的數字化表征方法，該數字化表征方法的具體步驟為：

A．對單色緊密織物表面進行數字成像，并對數字成像后的圖片的顏色從RGB空間轉換到HSI空間，計算整幅圖片所有像素點的平均S值以及平均I值；

B．根據步驟A中的平均S值以及平均I值，對該圖片進行去除空隙像素點以及去除奇異像素點處理，獲得處理后的圖片；

C．對于經處理后圖片中的像素點的顏色信息作為布面的有效顏色信息，將這些像素點的RGB值進行平均值計算，從而得到這塊織物的RGB顏色值。

所述步驟A的具體步驟為：對單色緊密織物表面進行數字成像，對圖像進行初始化，將圖像分別分解為R、G、B三個分量的二維向量；

將RGB三個分量進行轉換運算，得到圖像在HSI空間中的S分量的二維向量和I值分量的二維向量，對S、I分量進行平均值計算得到圖像的平均S值以及平均I值。

所述步驟B的具體步驟為：若平均S值小于0.15且平均I值小于0.1時，則不對該圖片進行處理。

所述步驟B的具體步驟為：若平均S值小于0.15且平均I值大于等于0.1時，則對圖像進行去紗線空隙處理。

所述去紗線空隙處理的具體步驟為：利用Sobel算子對圖像的R、G、B分量上在圖像X軸方向和Y軸方向的進行卷積處理，獲得一副梯度圖像；