[发明专利]基于多尺度和多区域的机织物编织密度的图像分析方法

权利要求书

1.一种基于多尺度和多区域的机织物编织密度的图像分析方法，其特征在于，包括如下步骤：1)数码摄像系统获取织物图像；2)前处理，是指将机织物图像进行结构-纹理分解，其中结构部分对应织物图像中频率相对较低的信号成分，即纱线颜色排列信息，形成织物结构图像；而纹理部分对应于织物图像中频率相对较高的信号成分，即纱线边缘信息，形成织物纹理图像，利用电脑显示机织物的纹理图像，用户对纹图像进行是否满意的判断，如果不满意，进行调整并重新进行结构-纹理分解，循环直至满意为止；如果满意，输出纹理并结束前处理；3)机织物纱线位置检测，是指读取前处理过程获得的织物纹理图像，对机织物的大尺度图像中的纹理基元利用近似规则纹理模型进行检测；对读取的纹理基元，在机织物的小尺度图片中利用亮度梯度值投影法对每根纱线的边缘位置进行定位，然后利用二维网格对纱线的边缘位置进行标记进而确定纱线根数；用户根据纱线位置的网格标示结果判断是否达到满意的分辨率，如果不满意，进行调整并重新进行检测，循环直至满意为止；如果满意，则进入下一步骤；4)后处理，是指将步骤3)中数次提取的多纹理基元的纱线位置检测结果按照二维网格排列方向进行统计，根据多区域的纹理基元的区域位置信息确定纱线平均密度；用户处理一定批次的密度检测过程，根据近似规则纹理的检测结果对平均密度检测结果的准确性进行判断，如果不满意则调整分析区域中所需的多基元纹理重新进行密度平均值的计算，循环直至满意为止；如果满意则后处理过程结束；

其中所述的近似规则纹理采用马尔科夫随机场模型进行建模，所述纹理基元间的相似性用式(5)方程描述：(5)，式中是纹理基元间的相似性度量函数，x_[i,j]是纹理基元的位置，用平面二维坐标索引表示，在织物图片中[i,j]是水平和垂直方向上像素点位置索引；T_[i,j]是纹理基元内容的相似性度量，用纹理基元的互相关程度表示，α是一个模型常数；近似规则纹理模型中，纹理基元间的空间关联性用是(6)方程描述：式中和分别表示沿着j和i方向纹理基元间的空间关联性函数，β是模型常数，h和v分别表示沿着j和i方向的纹理基元的空间一致性。

2.如权利要求1所述的基于多尺度和多区域的机织物编织密度的图像分析方法，其特征在于，所述的大尺度图像是指包含经纱和纬纱的根数分别为数百根以上的机织物图像，以保证密度检测的准确性。

3.如权利要求1所述的基于多尺度和多区域的机织物编织密度的图像分析方法，其特征在于，所述的步骤1)中数码摄像系统是指利用电荷耦合元件(CCD)数码摄像系统获取机织物RGB格式的彩色图像，所获取机织物图像的每一个像素点颜色由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色分量表示，其中每一个颜色分量值的范围为[0,255]。

4.如权利要求1所述的基于多尺度和多区域的机织物编织密度的图像分析方法，其特征在于，所述的步骤2)中前处理包括如下处理步骤：A)读取机织物的RGB格式的彩色图像，并转换为NTSC彩色空间，经格式转换后的机织物图像用亮度、色调和饱和度信息描述，分别用分量Y、I、Q表示；将像素点颜色的色调I和饱和度Q设置为0，亮度Y设置为包含256个等级的灰度级图像，灰度取值范围为[0,255]；B)对织物灰度图像进行结构-纹理分解，之后将纹理信号用纹理图像表示，结构信号用结构图像表示；经过结构-纹理分解，织物中的结构信号的主成分对应于织物图像中纱线颜色排列布局，而纹理信号的主成分对应于纱线纹理排列布局；C)然后根据后续分析目标决定分析对象，如果需要分析织物的纹理图像则读取机织物纹理图像，否则读取机织物结构图像；D)当读取的为机织物纹理图像后，从织物图像的结构-纹理分解信号可知，机织物中纱线的密度信息对应于织物中的纱线纹理排列布局；E)利用电脑显示器显示机织物的纹理图像，F)再根据用户对结构-纹理的分解要求判断对纹理图像是否满意：如果对显示的纹理结果不满意，则调整结构-纹理分解程度中正直参数并重新进行分解，循环直至满意；如果对纹理结果满意，则输出纹理图像，结束前处理过程。