[发明专利]一种复杂纹理织物起球图像的采集方法

摘要

本发明公开了一种复杂纹理织物起球图像的采集方法，其包括如下步骤将待测样布平整铺放在试样放置平台的几何中心位置，使摄像机固定放置在试样放置平台的正上方；调节多角度准平行光侧向照明系统的光源基座，使光源和试样放置平台呈一定角度；通过计算机控制电动机转动使光源处于预定位置；通过图像采集系统获取在多个角度光源照射下形成的织物起球图像；对步骤C得到的织物起球图像进行独立分量分析处理。通过本发明方法，可对干扰起球目标识别及分割的复杂背景纹理得到很好地滤除，降低了毛球识别和分割算法复杂度，拓展了织物起球客观评估系统应用范围，使复杂纹理织物的起球等级客观评估成为可能，具有应用价值。

主权项

一种复杂纹理织物起球图像的采集方法，包括如下步骤：A.将待测样布平整铺放在试样放置平台的几何中心位置，使摄像机固定放置在试样放置平台的正上方；B.调节多角度准平行光侧向照明系统的光源基座，使光源和试样放置平台呈一定角度；通过计算机控制电动机转动使光源处于预定位置；C.通过图像采集系统获取在多个角度光源照射下形成的织物起球图像；D.对步骤C得到的织物起球图像进行独立分量分析处理，即得到滤除织物底纹的起球图像；其特征在于，进行独立分量分析处理的方法如下：D1)选取独立分量数N等于观测的织物起球图像的幅数M，将信号xi(t)表示为第i幅观测的织物起球图像{xi(m,n)}第t个像素灰度值，这样可将第i幅观测的织物起球图像按行重排成一个维数为1×C的行向量xi，其中C＝w*h，w、h分别表示图像的宽度和高度；再将所有行向量构成M×C矩阵，得到观测矩阵X＝[x1,x2,...,xM]T；D2)在独立分量估计之前，先对X进行零均值方差标准化处理，然后应用主元分析法对X进行预白化处理得到其中M×C维预白化矩阵其过程如下所示：零均值处理：X＝X‑E{X}；求协方差矩阵:R＝E{XXT}；奇异值分解：EDET＝R，其中E＝[e1,e2,…eN]、D＝diag[λ1,λ2,…,λN]，λi为第i个特征秩，ei为对应N维特征向量列矢量；预白化处理：其中D3)只有正确识别属于织物底纹背景的独立分量si，并将混合矩阵A中第i列置零，记为A+，得到重构矩阵Y＝A+S，才能在重构的多角度光照投影起球图像中消除底纹背景信息；利用频谱特征分析技术构造底纹独立分量识别准则，其中纹理相似性度量如下式所示：其中和分别为xi和sj图像矩阵重组的谱估计，D表示支撑域，其中谱估计用周期图代替，即Y(k,l)为待估计图像的二维离散傅里叶变换；D＝{(i,j)|0≤i≤w/8,0≤j≤h/8}；独立分量sj的底纹纹理相似度表示为Gj＝min{F1,j,F2,j, …,FM,j}，则属于织物底纹背景的独立分量对应Gj最小；经重构后重构矩阵Y中各yj对应图像矩阵重组图，此时各角度投影织物起球图像中织物底纹已被滤除，即得到滤除织物底纹的起球图像。