[发明专利]一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法

说明书

本发明公开了一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法，本方法首先利用双边滤波算法平滑提花织物图片噪声得到预处理后图片；其次统计预处理后图片的区域梯度信息；再利用非极大值抑制算法得到织物图案边缘轮廓图；然后将织物边缘轮廓图作为组织滤波算法的引导图，通过多次迭代平滑织物组织结构；最后利用密度峰聚类算法对处理后的提花织物图片进行颜色聚类，得到颜色提取结果。通过上述方式，本发明能够消除提花织物表面组织结构对颜色提取结果的干扰，使得最终提取结果更加准确。

技术领域

本发明涉及提花织物图片颜色提取领域，特别是涉及一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法。

背景技术

提花织物表面含有复杂的织物组织结构，织物组织是指织物中经、纬纱线按一定方法浮沉交织呈现出的编织规律，因此提花织物最终呈现的色彩效果不仅与织物经纬纱线颜色相关，也与不同位置采用的织物组织结构相关。目前常见的织物图片颜色提取方法大多为特征聚类方法，这些方法在进行颜色提取时只考虑了织物纱线对提取结果的影响，对于含有多种织物组织结构的提花织物往往不能准确地提取出颜色数目和颜色值。为了消除织物组织结构对提花织物颜色提取结果的影响，本发明提出了一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法，该方法可以更加准确地提取图片包含的颜色数目和颜色值，对织物图案分割、计算机辅助织物设计有着重要意义。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法，以解决现有织物颜色提取方法受织物组织结构影响导致提取结果准确度不高的问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法，该方法利用双边滤波算法对提花织物图片进行预处理，以去除织物图片获取过程中扫描设备引入的噪声；通过统计图片区域梯度信息和非极大值抑制算法得到织物边缘轮廓图，之后将织物边缘轮廓图作为组织滤波算法的引导图，通过多次迭代平滑织物组织结构；最后利用聚类算法进行颜色聚类得到最终的颜色提取结果。

上述技术方案中，进一步的，所述的获得织物边缘轮廓图的具体过程为：

1)计算预处理后图片的水平和垂直梯度值；

2)对图片的每个像素点p，统计以p为中心k×k像素大小区域内梯度和，下列式中F_x(q)和F_y(q)分别为点q处x方向和y方向的梯度值；N(p)是以点p为中心大小为k×k的矩形窗口；q为该窗口中除p点以外的点；T(p)即为点p处区域梯度和矩阵，越大的T(p)值代表点p是轮廓边缘点的可能性越大；θ_p为p处区域梯度和的方向，θ_p∈[-90°,90°]；

3)对于区域梯度和矩阵T(p)内的每一个点p，进行非极大值抑制，得到最终的织物边缘轮廓图。

更进一步的，所述的非极大值抑制方法具体过程为：

1)对于区域梯度和矩阵T(p)内的每一个点p，沿其区域梯度和方向θ_p找到其邻近两点为p_c1和p_c2，得到对应的区域梯度和值T(p_c1)、T(p_c2)；

2)如果点p区域梯度方向上没有对应的相邻点，利用点p的8邻域点进行插值计算得到p_c1和p_c2处的区域梯度和值；

3)如果p是局部区域梯度和最大值点，即T(p)T(p_c1)且T(p)T(p_c2)，则T(p)＝T(p)，否则T(p)＝0。