[发明专利]一种非单一视角下织物图像修复系统及其方法在审

专利信息
申请号: 201910596698.0 申请日: 2019-07-02
公开(公告)号: CN110400268A 公开(公告)日: 2019-11-01
发明(设计)人: 辛斌杰;王文珍;邓娜;王益亮;陆帅钢;邢文宇;张铮烨;陈阳 申请(专利权)人: 上海工程技术大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T7/30;G06T7/12
代理公司: 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 代理人: 孟旭彤
地址: 201620 *** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 织物图像 修复 视角 相似性度量 图像修复 优先权 破损 技术方案要点 泊松融合 成像手段 传统算法 目标图像 视觉效果 提花织物 图像配准 修复区域 修复系统 块匹配 算法 填充 采集 残留 复制 图像
【说明书】:

发明公开了一种非单一视角下织物图像修复方法,涉及织物图像修复领域,解决了传统基于单张图像修复算法在优先权计算和相似性度量不准确造成问题的不足,其技术方案要点是采用非单一视角成像手段分别采集破损提花织物的待修复图像与目标图像,利用图像配准和泊松融合修复技术,对待修复区域进行块匹配与复制填充,本发明的非单一视角下织物图像修复方法能够充分利用破损织物图像中的残留信息,解决传统算法中优先权计算和相似性度量不准确带来的问题,简化图像修复的过程,减少修复时间且视觉效果更佳。

技术领域

本发明涉及织物图像修复,特别涉及一种非单一视角下织物图像修复系统及其方法。

背景技术

由于古织物破损范围的不确定性,以及直接在织物上进行修复的不可重复性,采用数字图像修复技术对古织物进行修复是最安全、便捷的手段。

近年来,对较大破损区域的图像修复成为计算机图形学和计算机视觉中的一个研究热点。目前,对破损图像的修复一般是基于单幅图像下完成的,Ma等人提出了一种基于单幅图像的图像修复方法,即利用图像其他部分的可见信息来填充图像的遮挡或损伤区域,该方法结合图像融合技术实现对简单图像的无缝修复。Hao提出了一种基于单个图像自动获取透视信息的方法,并将其有效地用于图像修复任务,该方法可以自动提取单个图像的透视信息,并以直观合理的方式修复图像。

然而,对于提花织物图像等复杂图像的修复仅限于单个图像已经无法满足修复需求,需要新的有效的修复方法解决上述技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种非单一视角下织物图像修复系统及其方法,能够充分利用破损织物图像中的残留信息,解决传统算法中优先权计算和相似性度量不准确带来的问题,简化图像修复的过程,减少修复时间且视觉效果更佳。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的:

一种非单一视角下织物图像修复系统,包括有用于获取织物纹理图像的图像获取装置、用于对试样织物进行照明的照明装置、用于支撑试样织物的试样支撑装置。

作为优选,所述图像获取装置包括有位于所述试样支撑装置的正上方对试样织物进行俯拍的俯拍相机、夹持于所述试样支撑装置以对试样织物的破损位置进行拍摄采集的多角度相机,还包括有用于固定俯拍相机的支架。

作为优选,所述照明装置固定安装于所述支架,且设置有两个照明组件分别位于所述俯拍相机的两侧。

一种非单一视角下织物图像修复方法,基于多视角分别采集破损试样织物的待修复图像与目标图像,通过图像配准及融合修复对待修复图像的破损区域进行块匹配与复制填充,完成试样织物图像的修复。

作为优选,具体包括有以下步骤:

通过俯拍相机拍摄获取固定于支撑平台上的试样织物的俯视图像,通过多角度相机根据试样织物破损位置采集获取试样织物的待修复图像和目标图像;

对采集到的待修复图像和目标图形进行预处理,获得采集的各视角清晰的子图像;

通过图像配准变换实现目标图像相对于待修复图像的基元配准,得到待修复图像的破损区域的最优匹配块,完成最优匹配块相对于待修复图像的统一坐标变换;

经图像配准变换后,得到同一坐标系下像素位宽一致的两组织物图像,对待修复图像的破损区域复制填充以进行融合修复;

局部修复后的图像作为新的待修复图像,重复迭代,以得到整块试样织物的修复图像。

作为优选,上述预处理包括有图像裁剪和小波阈值去噪,具体步骤如下:

图根据试样织物破损区域的位置不同,对采集到的待修复图像与目标图像分别进行裁剪,去掉边缘区域,保留包含各视角下在采样窗口内最清晰部分的子图像;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海工程技术大学,未经上海工程技术大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910596698.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top