[发明专利]一种复杂纹理织物起球图像的采集方法

说明书

技术领域

本发明是涉及一种复杂纹理织物起球图像的采集方法，属于纺织技术领域。

背景技术

织物表面抗起球等级是纺织品性能评估中一项主要指标。现有的专家主观评估结果往往差异较大，怎样客观准确地把握起球等级是近年来一直研究的课题。传统的织物起球等级客观评估方法是采用基于计算机视觉分析技术，即将起球织物图像通过CCD摄像机及采集卡等设备输入计算机，然后应用图像分析技术，如Wold纹理模型、多尺度小波匹配器、图像分割、模板匹配及直方图拟合、多尺度二维双树复小波变换、边缘流分割、二维小波变换、尺度空间极值等途径提取出反应起球等级的特征指标，再通过模式识别算法对统计的特征指标值进行最终的等级评估。基于图像分析的织物起球等级客观评估形态尽管装置简便，但缺陷明显，即：如果织物表面纹理过于复杂，如印花、大循环复杂组织等，即使借助一定外界光照投影来调节毛球目标表面反射光强度及形态，毛球目标的区域阴影形状和位置仍会掩盖在织物表面纹理之中而难以分割和识别，因此该类客观评估系统一般只能评估简单纹理或素色织物起球等级。

为了解决此问题，三维数据采集技术在织物起球客观评估系统中得到很大的发展，如激光扫描法、光栅投影法、切面投影重建、双目体视重建等，这些方法所获取起球织物表面三维轮廓数据能基本消除织物底纹的干扰，但它们也有一定缺陷，如采集装置复杂，激光扫描法价格昂贵、扫描速度慢，光栅投影法中条纹抽取精度受织物底纹干扰，切面投影重建法中重建毛球三维形态失真，双目体视重建法中毛球重建精度受采样分辨率和插值重建算法影响，且如果织物底纹为素色或周期性纹理时需要额外投射人工纹理。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明的目的是提供一种通过独立分量分析方法滤除干扰起球信息的织物底纹信号分量的复杂纹理织物起球图像的采集方法。

为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：

一种复杂纹理织物起球图像的采集方法，包括如下步骤：

A.将待测样布平整铺放在试样放置平台的几何中心位置，使摄像机固定放置在试样放置平台的正上方；

B.调节多角度准平行光侧向照明系统的光源基座，使光源和试样放置平台呈一定角度；通过计算机控制电动机转动使光源处于预定位置；

C.通过图像采集系统获取在多个角度光源照射下形成的织物起球图像；

D.对步骤C得到的织物起球图像进行独立分量分析处理，即得到滤除织物底纹的起球图像；其中进行独立分量分析处理的方法如下：

D1)选取独立分量数N等于观测的织物起球图像的幅数M，将信号x_i(t)表示为第i幅观测的织物起球图像{x_i(m,n)}第t个像素灰度值，这样可将第i幅观测的织物起球图像按行重排成一个维数为1×C的行向量x_i，其中C＝w*h，w、h分别表示图像的宽度和高度；再将所有行向量构成M×C矩阵，得到观测矩阵X＝[x₁,x₂,...,x_M]^T；

D2)在独立分量估计之前，先对X进行零均值方差标准化处理，然后应用主元分析法(PCA)进行对X预白化处理得到其中M×C维预白化矩阵其过程如下所示：

零均值处理：X＝X-E{X}；

求协方差矩阵:R＝E{XX^T}；

奇异值分解：EDE^T＝R，其中E＝[e₁,e₂,···e_N]、D＝diag[λ₁,λ₂,···,λ_N]，λ_i为第i个特征秩(已从高至低排序)，e_i为对应N维特征向量列矢量；

预白化处理：其中其目的是为了去除数据间相关性，该处理能使后续独立分量估计收敛更快。

主元分析法只是基于二阶独立性，并具有真正独立性，尽管主分量图已分离出部分毛球信息，但图像中织物底纹纹理仍有较大重叠。

D3)只有正确识别属于织物底纹背景的独立分量s_i，并将混合矩阵A中第i列置零，记为A⁺，得到重构矩阵Y＝A⁺S，才能在重构的多角度光照投影起球图像中消除底纹背景信息；利用频谱特征分析技术构造底纹独立分量识别准则，其中纹理相似性度量如下式所示：