[发明专利]基于图像处理的高抗噪织物沾水等级检测评定方法

说明书

技术领域

本发明属于纺织服装性能测试领域，尤其涉及一种基于图像处理的高抗噪织物沾水等级检测评定方法。

背景技术

传统人工织物沾水等级评定过程主观性强、实验误差大，一致性差、容易漏检、误检。为解决这些问题，针对AATCC标准的喷淋方法出现了基于图像处理的织物沾水等级检测方法。

基于图像处理的织物沾水等级检测方法存在的难点是待分割沾水区域和背景对比度小，且存在纹理、光照不匀等噪声干扰：考虑到沾水区域、非沾水区域颜色差异很小，为了增加这两个区域对比度，便于图像分割算法实现二者分离，需采用高分辨率图像采集设备采集图像，这就使得即使细腻的织物纹理也会在图像中显现，成为噪声；此外织物图像采集过程中不可避免会受到光照不匀、光照变化等低频噪声影响。

目前提出的基于图像处理的织物沾水等级检测方法主要从颜色信息入手，去除上述噪声影响，如采用标准光源减少光照不匀、光照变化影响、且通过织物沾水前后采集图像像素颜色值相减的方式去除纹理等干扰影响。这种方法存在的问题是：要获得标准均匀光还需配备标准光源箱，造价不菲；其次在标准光源下放置的图像采集设备及沾水织物上水渍、水珠的反光依然会引起采集图像光照不匀；再加上织物沾水区域、非沾水区域颜色差异小，沾水前后织物图像采集不能同时进行会引起两幅图像噪声不一致，导致采用两幅图像相减方法去除噪声可能出现噪声去除不干净、更低对比度部分的沾水区域误判为干燥区域的情况。更常用的是在开放环境中仅采集沾水织物图像，经图像算法处理后获得织物沾水等级，现有这类方法存在的问题：在未处理光照不匀、光照变化引起的低频噪声的前提下对图像进行直方图均衡化操作，增加沾水区域、非沾水区域对比度，容易进一步降低相比其它沾水区域较暗的沾水部分和非沾水部分对比度，增加分离难度；仅基于像素颜色信息，采用中值滤波等方式去除纹理等产生的高频噪声，容易损伤小面积沾水区域；在处理织物沾水图像过程中通过Photoshop获取测试区域，降低了检测过程自动化程度，增加了人工成本；而通过转换颜色空间，如转到HSV空间的方式将受光照影响的亮度信息V分离，来去除光照影响，会在去除光照影响的同时，也降低了沾水、非沾水区的对比度，降低了二者可分离性。

针对上述问题，提出了基于图像处理的高抗噪织物沾水等级检测评定方法，从频率、颜色两方面入手，有效去除光照不匀、光照改变、反光、织物纹理产生的噪声，有效提取织物沾水区域，获得更准确的润湿比，保持低成本的前提下实现自动织物沾水等级检测。

发明内容

本发明的目的在于针对基于图像处理算法的织物沾水等级检测过程受织物纹理、光照不匀、光照变化、反光等干扰影响，待分割区域和背景对比度低的问题，提出一种基于图像处理的高抗噪织物沾水等级检测评定方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的，一种基于图像处理的高抗噪织物沾水等级检测评定方法，包括以下步骤：

步骤1：根据美国纺织化学师与印染师协会标准AATCC22-2005《纺织品拒水性测试喷淋法》进行织物沾水性实验，并获取织物沾水图像；

步骤:2：采用Hough变换检测圆的方法获取织物沾水图像测试区域，裁剪掉非测试区域；具体为：

步骤2.1：将步骤1获取的织物沾水图像灰度化；

步骤2.2：对步骤2.1灰度化后的图像采用最大类间方差法（OTSU）二值化；

步骤2.3：对步骤2.2获得的二值化图像进行自适应中值滤波；

步骤2.4：采用sobel算子检测，获得步骤2.3处理后的图像的边缘；

步骤2.5：对经步骤2.4处理过的只含边缘的图像通过Hough变换检测出圆心和半径，并计算出测试区域的面积；

步骤2.6：依据步骤2.5检测出的圆心和半径，针对步骤2.1获得的灰度图像，裁剪出测试区域；

步骤3：将步骤2获得的只含测试区域的织物灰度图像，进行小波多分辨率分解，将小波分解后频率最高的两层小波分解细节子图像的小波分解系数和近似级小波分解子图像的小波分解系数置零，然后进行小波重构，获得新的图像；步骤4：对步骤3获得的图像进行直方图均衡化；

步骤5：对步骤4处理过的图像采用OTSU进行分割操作；

步骤6：对步骤5获得的二值图像采用线形结构元进行腐蚀、膨胀操作；计算二值图像中白色像素的个数，就得到像素为单位的润湿面积；