[发明专利]基于多光谱成像的图像的质量评估方法

说明书

本发明提供了一种基于多光谱成像的图像的质量评估方法及计算机可读存储介质，该方法包括：在标样图像中选择需要进行质量评估的操作区域；应用图像匹配算法在批样图像中获取相匹配的操作区域；在标样图像的操作区域中划取不同颜色的种子点；在批样图像的操作区域中获取相对应的种子点；应用图像分割算法对标样图像和批样图像的操作区域进行颜色分割操作，得到各自的颜色信息；以及将标样图像和批样图像的操作区域中的颜色信息进行对比，通过阈值设定判断批样图像中的各颜色是否达到标样图像的要求。该方法可以对纺织行业内混色面料的形状和颜色质量进行精准评估，有效地避免了差异显著的人工对比，并克服了现有方法只能处理单色面料的问题。

技术领域

本发明涉及一种基于多光谱成像的图像的质量评估方法。

背景技术

在纺织行业中，如何根据标样图像或CAD设计图样批量生产符合客户要求的批样织物是非常困难的，其主要难点在于如何来精确获取批样织物的图像并评估该批样图像与标样图像或CAD设计图样的形状和颜色的一致性。

目前，在一般的纺织企业，批样图像与标样图像(或是CAD设计图样)之间的形状和颜色质量评估都还停留在人工判断的阶段。因此，对于操作人员的要求比较高。但是，由于人工判断的差异性，会造成比较大的比对误差。因此，产生不合格批样的概率也会大大增加。

为了解决人工判断差异过大的问题，现在的纺织企业也会采用标准的测色仪来进行形状和颜色的质量评估。目前的测色仪有多种，也存在多种优势。比如，便携式测色仪，其能直接读取数据，能够连接电脑，体积较小，便于携带；台式测色仪，其可以测量透射物体，体积较大，性能稳定；在线式分光测色仪，其适合生产车间与生产同步使用，大大提高生产效率与生产质量。

但是，目前纺织行业内使用的这些测色仪只能进行纯色(即，单色)的信息提取和质量评估，对于混色面料却难以进行质量评估。比如，在Datacolor测色仪的测色使用说明中，明确提出“物料控制人员送来的小块样布，如果不能机器测色，用目测；如果可以机器测色，用Datacolor测色，再用目测复核”。换言之，Datacolor测色仪难以对混色面料进行颜色评估。

为了解决纺织行业内混色面料的形状和颜色质量评估难题，本发明提出了一种全新的基于多光谱成像的图像形状和/或颜色质量评估方法，其有效地处理了混色面料的质量评估。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提出了一种基于多光谱成像的图像的质量评估方法。该方法从不同样品图像颜色色差出发，用户可通过表格化的数据和可视化的色差图直接观察，从而判断批样图像是否合格。也就是说，本发明为用户提供了一套完整的图像质量评估方法。

在一个实施方式中，本发明提出了一种基于多光谱成像的图像的质量评估方法，该方法包括以下步骤：(1)在标样图像中选择需要进行质量评估的操作区域；(2)应用图像匹配算法在批样图像中获取与标样图像相匹配的操作区域；(3)在标样图像的操作区域中划取不同颜色的种子点；(4)在批样图像的操作区域中获取与标样图像中的种子点位置相对应的种子点；(5)应用图像分割算法对标样图像的操作区域和批样图像的操作区域进行颜色分割操作，得到各自的颜色信息；以及(6)将标样图像的操作区域和批样图像的操作区域中的颜色信息进行对比，以获得各项对比信息，并通过阈值设定判断所述批样图像中的各颜色是否达到标样图像的要求，其中，如果标样图像是包括颜色信息的CAD设计图样，则在步骤(2)中获得批样图像的操作区域中的相关颜色信息，并跳过步骤(3)-(5)，执行步骤(6)。

颜色信息可以包括像素点的颜色值，和/或对比信息可以包括色差。

在批样图像的操作区域中，可以通过自动匹配或手动划取获得与标样图像中的种子点位置相对应的种子点。

图像匹配算法可以为基于NTG模型的图像匹配算法，所述算法的公式为：