[发明专利]一种基于影像分析的织物纬斜检测方法

权利要求书

1.一种基于影像分析的织物纬斜检测方法，其特征在于，包括：

S1：采集织物纹理图像Image，图像高度为h，宽度为w；

S2：截取图像Image中的一部分得到ImageP，图像ImageP的高度为N，宽度为w；

S3：将图像ImageP分成n等份，得到n张子图像Images1，Images2，……Imagesn，子图像ImageP的高度为N，宽度为M，M＝w/n，其中n为正整数；

S4：对子图像Images1，Images2，……，Imagesn做自相关运算，得到其纬向偏差P₁，P₂，……P_n；

S5：将P₁，P₂，……P_n求和，得到纬斜偏差结果P_sum，P_sum/W的反正切函数即为纬斜角度检测结。

2.根据权利要求1所述的一种基于影像分析的织物纬斜检测方法，其特征在于，所述S4包括：

S4-1：对子图像Images1进行快速二维傅里叶变换得到图像ImageFFT；

如果Images1为函数f(x,y)，ImageFFT为函数F(x,y)，则：

S4-2：对图像ImageFFT进行自相关运算得到图像ImageCorrelation；

如果ImageFFT为函数F(x,y)，ImageFFT为函数G(x,y)，则：

G(x,y)＝F(x,y)*F(x,y)

S4-3：对图像ImageCorrelation进行二维傅里叶反变换得到图像ImageInv；

如果ImageCorrelation为函数F(x,y)，ImageInv为函数f(x,y)，则：

S4-4：对图像ImageInv进行结构元素为b的灰度形态学开运算得到图像ImageOpen；其中，结构元素b高度为m，宽为1；

如果ImageInv为函数f(x,y)，ImageOpen为g(x,y)，则：

F(x,y)＝min{f(x+x',y+y')|(x',y')∈D_b}

g(x,y)＝max{F(x-x',y-y')|(x',y')∈D_b}

S4-5：将图像ImageNew与图像ImageOpen相减得到图像ImageSub；

如果ImageNew为函数f(x,y)，ImageOpen为F(x,y)，ImageSub为g(x,y)，则：

g(x,y)＝f(x,y)-F(x,y)

S4-6：提取图像ImageSub的灰度最大值Max，并对图像ImageSub进行二值化分割得到区域R，灰度分割范围从scale*Max到Max；

S4-7：将区域R离散，从中选取通过中心点的区域R1，并获得区域R1的宽度w1，若w1>s*M，则运行步骤8，否则运行步骤9-13；

S4-8：对R1进行骨架提取得到区域R2，提取区域R2的左右两个端点，得到其坐标y1，y2，计算其纬向偏差P1；

P1＝y2-y1

S4-9：对图像ImageInv进行结构元素为C的灰度形态学膨胀运算得到图像ImageD；其中，C为高度为da、宽为db的矩形；

如果ImageInv为函数f(x,y)，ImageD为g(x,y)，则：

g(x,y)＝max{f(x-x',y-y')|(x',y')∈D_c}

S4-10：将图像ImageD与图像ImageNew相减得到图像ImageSub2；

如果ImageD为函数f(x,y)，ImageNew为F(x,y)，ImageSub2为g(x,y)，则：

g(x,y)＝f(x,y)-F(x,y)

S4-11：对图像ImageSub2进行二值化分割得到区域Region并将其离散，灰度分割范围从0到0；

S4-12：以starty，startx为起始点生成一个与X轴正负夹角为t°的探测区域RT，将Region与RT相交得到区域RJ，初始时starty＝M/2，startx＝N/2+1，t为纬斜角度的探测范围；

S4-13：在RJ中找到区域中心距离starty，startx最近的区域RX，得到RX的中心Row，Col，设定starty＝Row，startx＝Col+1，重复进行步骤L和M，直到RJ的区域为空为止；最后一个RX的中心坐标为RowL，ColL，计算其纬向偏差P₁；

P₁＝2*RowL-HP。