彩色圖像分色系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著CAD/CAM的發(fā)展，為了提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，我國(guó)傳統(tǒng)的印染前工藝處理開(kāi)始由手工作坊向自動(dòng)化轉(zhuǎn)變。但由于印染紡織圖案是通過(guò)掃描布匹樣片得到的彩色圖案，受到紡織紋理的干擾，并且由于染料的吸附使得圖案發(fā)生變形，使得分色結(jié)果不精確。所以目前印染行業(yè)大多采用手工描稿進(jìn)行分色處理，增加了人工編輯的工作量，且效率低下，這與快交貨、高品質(zhì)的市場(chǎng)特點(diǎn)相矛盾。因此，這就需要一種解決辦法提高圖像分色精度，本文針對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行研究，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

2、 本文首先提出一種融合圖像顏色、空間以及邊緣信息并結(jié)合圖切分（GraphCut）技術(shù)的面向紡織印染領(lǐng)域的印染圖案分色算法。該算法首先通過(guò)人眼觀察，在顏色感知相同的區(qū)域上輸入筆劃，表明用戶選取一種顏色，筆劃過(guò)的像素點(diǎn)作為一種套色區(qū)域；然后依次將每一種套色區(qū)域作為前景，剩余套色區(qū)域作為背景，建立權(quán)值圖，采用圖切分技術(shù)進(jìn)行分割，并去除每一次分割結(jié)果中的細(xì)小狹長(zhǎng)區(qū)域。然后，計(jì)算出整幅圖像中每個(gè)像素屬于邊緣的概率值，并結(jié)合顏色、空間信息將剩余像

3、素重新歸類。最后，用每一套色區(qū)域中像素的平均顏色作為分色顏色對(duì)圖像著色，形成最終的分色結(jié)果。本算法得到合理的套色圖像，提高了分色精度，較好的避免了原始圖案噪聲的影響。 本文提出的分色算法較好的保持了原始圖案的形狀，但由于染料吸附使得染料在印制到布匹上而出現(xiàn)變形，所以分色后的圖案邊界并不光滑。但實(shí)際生產(chǎn)中需要的是光滑、規(guī)則的區(qū)域，所以分色后的圖案并不能應(yīng)用于生產(chǎn)，這樣就增加了后期編輯的工作量，所以針對(duì)這一問(wèn)題我們對(duì)分色后的圖案進(jìn)行

4、修正。 對(duì)圖案進(jìn)行修正分為兩部分，一部分是簡(jiǎn)單幾何圖形的直接修正，另一部分是對(duì)圖案進(jìn)行匹配查找，找到相似性圖案進(jìn)行修正。對(duì)簡(jiǎn)單幾何圖形的修正，采用的是先求取圖案中各個(gè)對(duì)象的質(zhì)心矩，然后對(duì)其所屬類別進(jìn)行判斷，判斷其屬于橢圓類、三角形類、四邊形類還是邊數(shù)>4的凸多邊形，然后再根據(jù)不同類別中的具體辦法對(duì)幾何圖形進(jìn)行修正。 對(duì)非簡(jiǎn)單幾何圖形的修正，采用匹配圖案庫(kù)的辦法。為了進(jìn)行匹配查找，首先需要建立圖案庫(kù)，本文通過(guò)改進(jìn)前面介紹的

5、分色算法的方法建立圖案庫(kù)。即用戶輸入的筆劃有兩種，一種表示前景，一種表示背景，執(zhí)行分色算法將圖案中的像素分為兩類，則屬于前景的像素即為需要提取的圖案，將其保存到圖案庫(kù)中。匹配時(shí)，使用形狀特征作為匹配依據(jù)，采用傅立葉描述子提取形狀特征矢量。首先使用Canny算子得到要匹配圖案的邊緣圖像，獲得其輪廓圖像，計(jì)算其形狀特征矢量。根據(jù)計(jì)算獲得的形狀特征矢量與圖案庫(kù)中保存的圖案的特征矢量進(jìn)行歐幾里德距離比較，按照相似性由大到小返回匹配的圖案列表，選