基于圖像的織物參數(shù)分析與組織結(jié)構(gòu)識別的研究.pdf

1、本文研究了利用圖像處理與模式識別技術(shù)對織物面料進行自動參數(shù)提取與分析和組織結(jié)構(gòu)識別的方法，提出了織物面料自動識別的流程與技術(shù)路線，討論了怎樣的織物圖像的獲取與預(yù)處理才能有效的反映織物的特征信息和參數(shù)。然后分別給出提取織物參數(shù)一經(jīng)緯紗密度、經(jīng)緯紗線細度、織物蓋度率的自動提取算法：利用圖像頻譜中峰值點特征與織物經(jīng)緯紗的間距即經(jīng)緯密的轉(zhuǎn)換關(guān)系，將織物的圖像變換為對應(yīng)的頻率域中的頻譜圖像，通過計算峰值點的距離(即頻率值)進而計算出織物的經(jīng)緯密；

2、利用紗線細度指標與紗線直徑的轉(zhuǎn)換關(guān)系，通過對織物圖像進行最優(yōu)閾值化處理，然后計算出紗線的直徑進而計算出紗線的細度的方法，并利用同樣的原理計算出織物的蓋度率這一緊度指標；并將它們的計算結(jié)果與手工測量結(jié)果進行了比較和分析。 對于織物組織結(jié)構(gòu)的識別，提出了一種提取織物組織結(jié)構(gòu)紋理基元特征的方法，利用基元匹配的算法獲得織物的基元貼片圖，然后利用自相關(guān)函數(shù)找出織物的最小循環(huán)單元，同時研究了生成組織圖的數(shù)學模型，從最小循環(huán)單元中獲取數(shù)學模型

3、所須的參數(shù)來生成織物的組織圖，從而達到了織物組織結(jié)構(gòu)的自動識別，并分析了此算法的特點與優(yōu)勢。最后分析了色織物分析的特點，并在前面織物參數(shù)分析和織物組織結(jié)果識別方法的基礎(chǔ)上提出了適用于單層織物配色模紋的識別的方法和數(shù)學模型，從而達到了色織物的參數(shù)分析與配色模紋識別的目的。所提出的上述技術(shù)路線和算法，具有一定的理論意義和較大的參考價值，特別在對于織物組織結(jié)構(gòu)的識別上具有一定的創(chuàng)新性，對于于較為復(fù)雜的變化組織，也具有很好的識別效果。并且在此基