[发明专利]基于小波变换及形态学运算的织物起毛起球图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于小波变换及形态学运算的织物起毛起球图像分割方法，首先将采集的织物起毛起球图像进行直方图均衡化，然后进行8级小波多分辨率分解；再将表达最高频信息的第一、第二级小波分解层及表达低频信息的小波近似分解层系数置零后重构图像；然后用最大类间方差法将重构后的图像二值化，再依次用水平、45度、垂直、135度方向的线形结构元对图像进行腐蚀操作；最后再对腐蚀后图像依次进行膨胀操作，膨胀操作和腐蚀操作应用结构元顺序相反，即依次为135度、垂直、45度、水平方向的线形结构元。本发明的方法能有效克服织物纹理、光照不匀、织物表面不平、毛球大小不一、毛球形状各异对织物起毛起球等级判定的影响。

主权项

一种基于小波变换及形态学运算的织物起毛起球图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集织物起毛起球图像；步骤2：将步骤1采集的织物起毛起球图像进行裁剪，得到不含非织物背景的图像；具体为：步骤2.1：通过读取织物图像的维数，判定获得的是彩色图像还是灰度图像，如果为彩色图像则进行灰度化处理，得到灰度图像；步骤2.2：通过最大类间方差(简称OTSU)方法获得织物灰度图像的分割阈值，然后依据分割阈值分割图像；步骤2.3：采用半径为9个像素的圆形结构元，对步骤2.2分割后的图像连续进行两次腐蚀运算，再采用同一个结构元连续进行三次膨胀运算，然后取像素值为0的最大区域的质点，以质点作为原点，质点水平向右方向定为x轴正方向，以x轴正方向为起始位置，逆时针旋转过的角度为正角度，顺时针旋转过的角度为负角度；以原点为起点分别向±45°、±135°方向引一条直线，如果这些直线都能和区域边界有一个交点，则判定当前像素值为0的区域是织物区域；如果经过上述步骤不能判定织物区域，则将步骤2.2获得的二值图像的像素值取反后重新进行步骤2.3的织物区域判定；如果能判定存在织物区域，则微调±45°、±135°方向直线和区域边界的四个交点，使这四个交点组成长方形或正方形，然后对步骤2.1获得的灰度图像依据上述四个交点进行裁剪，获得长方形或正方形的不含非织物背景的图像。如果经过上述步骤2.3的操作，未找到织物区域，则认为采集到的图像不含非织物背景；步骤3：将不含非织物背景的织物起毛起球图像进行直方图均衡化；步骤4：对均衡化后的织物起毛起球灰度图像进行8级小波多分辨率分解，得到分辨率不同的8级子图像；步骤5：将小波分解后8级子图像中的1、2级小波分解细节子图像及近似级小波分解子图像的小波分解系数置零，然后将1、2级及近似级小波分解系数置零后的小波分解图像重构；步骤6：对重构后的图像进行基于OTSU法的分割；步骤7：对分割后的图像依次采用水平、45度、垂直、135度方向的线形结构元进行腐蚀操作，再依次用135度、垂直、45度、水平方向的线形结构元进行膨胀操作，得到最终的仅含毛球的二值图像。所述线形结构元以像素为单位，其大小依据织物粗糙度来确定，粗糙织物采用7个像素大小的线形结构元，非粗糙织物则采用5个像素大小的线形结构元。粗糙织物的判定方法如下：(7.1)计算图像小波分解后各层的总频率：C_l＝C_lh+C_ld+C_lv式中，l为小波多分辨率分解的第l层，h为l层水平分解系数图像，d为l层对角分解系数图像，v为l层垂直分解系数图像，C_lh为l层水平分解分解系数图像的总频率，C_ld为l层对角分解系数图像的总频率，C_lv为l层垂直分解系数图像的总频率；其中，C_lx(x＝h,d,v)由以下公式得到$C_{\mathrm{lx}}=\frac{1}{M\×N}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{lx}}{(i,j)}^2$式中M×N为小波多分辨率分解第l层各方向子图像的大小，f_lx(i,j)为坐标点(i,j)处的小波多分辨率分解系数；(7.2)寻找C_l出现最大值的小波层S_max，当S_max＞4时，则判定为粗糙织物。