[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

摘要

本发明公开了一种基于高光谱图像处理的多色织物润湿区域识别方法，采用EVA泡棉改良夹持器为提取测试区域图像提供了精准的边界；由于润湿区域与未润湿区域的近红外反射率差异较大故采用近红外波段成像不仅最大限度提高了图像对比度并且识别润湿区域时有效克服了颜色的干扰以及织物纹理产生的噪声；对图像进行MNF变换和2％线性拉伸不仅去除了大部分异常值同时增大了图像的对比度更能够避免误分割的发生；采用迭代式阈值分割提高了分割区域时的自适应性和自动化能力；对润湿区域做选择性填充有效修正了反光的润湿区域；该方法能够精确识别任意颜色织物尤其是多色织物的润湿区域，为织物沾水等级自动检测提供准确的依据。

主权项

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(minimum noise fraction，MNF)提高图像的信噪比，增强润湿区域与其他区域的对比度，对MNF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；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。