[发明专利]一种基于高光谱图像处理的多色织物润湿区域识别方法

权利要求书

1.一种基于高光谱图像处理的多色织物润湿区域识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：以EVA泡棉涂层改良试样夹持器外环；

步骤2：选取织物润湿区域为待测试样，使用步骤1改良后的试样夹持器夹持试样按照美国纺织化学师与印染师协会标准AATCC22-2014《纺织品拒水性测试-喷淋法》在织物沾水度测试仪上进行喷淋测试；

步骤3：取下步骤2中的夹持器和试样，平放于高光谱图像采集系统中采集沾水织物试样的原始高光谱图像数据；

步骤4：同步骤3，采集放置标准白板时的高光谱图像数据以及合上镜头盖时的高光谱图像数据，利用这两个高光谱图像数据对步骤3采集到的原始高光谱图像数据进行白板和暗电流校正并保存为校正后的高光谱图像文件；

步骤5：在步骤4所得的高光谱图像文件中提取1450nm波段处水吸收峰的灰度图像，识别润湿区域、非润湿区域、EVA泡棉、背景绒布四个特征区域并提取各特征区域的反射光谱曲线；

步骤6：根据步骤5所得的反射光谱曲线确定润湿区域光谱曲线的谷值横坐标，对该波段附近若干个波段的高光谱图像做最低噪声分离和主成分分析提高图像的信噪比，增强润湿区域与其他区域的对比度，对主成分分析转换后的第一主成分图像做2%线性拉伸进一步增强其对比度；

步骤7：对特征波段的图像进行迭代阈值分割构建二值掩膜图像；包括：

步骤7.1：根据步骤5所得的反射光谱曲线选取一个特征波段提取灰度图像并2%线性拉伸；

步骤7.2：对步骤7.1所得灰度图像的灰度值做归一化处理转化为浮点值，基于迭代式阈值分割算法确定自适应阈值构建二值图像；

步骤7.3：对步骤7.2分割后的图像求最大4连通域其余区域置0从而获得织物试样测试区域的二值掩膜图像；

步骤8：对步骤6所得的灰度图像与步骤7所得的二值掩膜图像做点乘运算获取掩膜后的灰度图像；

步骤9：对步骤8所得灰度图像的灰度值做归一化处理转化为浮点值，基于迭代式阈值分割算法确定自适应阈值，当某像素对应的浮点值小于阈值时被置为1，大于阈值时被置为0，构建试样润湿区域的二值图像；

步骤10：识别反光的润湿区域并做填充处理。

2.如权利要求1所述的一种基于高光谱图像处理的多色织物润湿区域识别方法，其特征在于：所述的步骤10：识别反光的润湿区域并做填充处理的具体步骤如下：

步骤10.1：对步骤9所得的二值图像中值为0的黑色封闭区域做全填充处理后与步骤9所得的二值图像做减法操作，从而提取出所有封闭区域的二值图像；

步骤10.2：将步骤10.1所得的二值图像与步骤7.1所得的灰度图像做点乘运算获得所有封闭区域的灰度图像，对该灰度图像中的封闭区域标记排序，按照标记依次扫描每一封闭区域并提取区域内部浮点值最大的像素点；

步骤10.3：识别步骤10.2所得的灰度图像中被标记的封闭区域内是否存在值为1的像素点，存在则认为该标记区域为反光的润湿区域，在步骤9所得的二值图像中对该标记区域进行填充处理；否则标记区域被认为未润湿区域，不做处理，遍历所有封闭区域直至达到最大标记值。

3.如权利要求1所述的一种基于高光谱图像处理的多色织物润湿区域识别方法，其特征在于：所述的步骤1中，以具有优异的回弹性和拒水性、在各光谱波段吸光能力强的EVA泡棉涂层作为试样夹持器的外环。

4.如权利要求1所述的一种基于高光谱图像处理的多色织物润湿区域识别方法，其特征在于：所述的步骤6中，对该波段附近11个波段的高光谱图像做最低噪声分离和主成分分析提高图像的信噪比。