[發明專利]色織物的紋理類型識別方法

在審

• 申請號: 201610172715.4
• 申請日: 2016-03-24
• 公開（公告）號: CN105787562A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發明（設計）人: 辛斌杰;劉曉霞;林蘭天;吳湘濟
• 申請（專利權）人: 上海工程技術大學
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;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: 曹莉

技術領域

本發明涉及自動識別技術領域，特別涉及了一種色織物的紋理類型識別方 法。

背景技術

紋理作為圖像的一個重要特征，能夠將三維物體表面的細小結構映射到二 維圖像上，它被廣泛應用于圖像分類和檢索領域，但是在很多場合下，灰度紋理 不能夠提供足夠多的信息，因此需要添加顏色信息，從而對物體有全面而準確地 描述。顏色紋理是圖像的紋理信息與顏色信息的一種結合，它是一種空間彩色結 構，可以視為一種顏色和結構分布模式。

在機織物紋理結構識別領域，研究人員基于圖像處理技術，提出了許多方法 對機織物的組織結構參數進行快速檢測，在眾多的研究手段中，灰度共生矩陣是 一種最常見的方法。但是以上大部分方法只能應用于白織物或單色織物，不僅沒 有考慮到色紗的顏色信息影響，而且只是基于單面圖像進行紋理特征分析，不能 將織物的雙面紋理與顏色信息記錄下來。

發明內容

本發明的目的在于提供一種雙面灰度共生矩陣方法，提取色織物雙面灰度 共生矩陣的紋理特征參數，將它們作為輸入變量導入BP神經網絡模型，利用神 經網絡的自學習能力，通過大量樣本的訓練和學習，最終識別色織物的紋理結構 類型。一種體積小，且不易損壞的用于液艙的晃蕩制蕩裝置。

為實現以上目的，本發明提供了一種色織物的紋理類型識別方法，包括以下 步驟：

S1、建立雙面灰度共生矩陣；

S2、根據共生矩陣提取紋理特征參數；

S3、根據紋理特征參數構建BP神經網絡模型。

作為優選的，在步驟S1中，先將正反面圖像中的像素按照水平方向、右對 角線方向、垂直方向、左對角線方向建立灰度共生矩陣。

作為優選的，像素位于水平方向、右對角線方向、垂直方向、左對角線方向 的相對位置關系為

其中，θ為兩個像素之間的夾角，d為兩個像素點之間的距離，(j,k)為正 面圖像中像素點的坐標，(m,n)為反面圖像中像素點的坐標。

作為優選的，水平方向、右對角線方向、垂直方向、左對角線方向的灰度共 生矩陣為

其中，f(x,y)為色織物的正面圖像，g(x,y)為色織物的反面圖像，f(j,k)為 正面圖像中像素點(j,k)的灰度值，g(m,n)為反面圖像中像素點(m,n)的灰度值， p為構成隱含層的神經元數量，q為構成輸出層的神經元數量。

作為優選的，在步驟S3中，先建立一個包括由輸入層、隱含層和輸出層構 成的三層BP神經網絡；輸入層由n個神經元構成，隱含層由p個神經元構成， 輸出層由q個神經元構成。

作為優選的，隱含層的輸出為