[发明专利]一种基于HSV和Lab颜色空间的色纺织物组织识别的方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于HSV和Lab颜色空间的色纺织物组织识别的方法，广泛应用于织物组织识别，瑕疵检测，图像检索等领域。本发明首先对采集到的织物图像进行滤波去噪预处理，再分别对HSV和Lab颜色空间的织物图像进行分割得到组织点并提取具有相同性质的通道分量加以融合，得到各个组织点的局部的纹理特征和全局的颜色特征，最后采用多核支持向量机的学习方法将纹理特征与颜色特征进行融合识别。本方法不仅能够有效地完成色纺织物的组织识别，并且具有广泛的适用性。

主权项

1.一种基于HSV和Lab颜色空间的色纺织物组织识别的方法，其特征在于，包括：/n步骤1：采集色纺织物样本的图像；/n步骤2：基于MATLAB将采集的样本图像通过中值滤波进行降噪处理，滤除图片中的斑点噪声或椒盐噪声；/n步骤3：将织物的RGB图像转为二维的灰度图像，再对灰度图像的直方图均衡化以增强纱线边界信息；/n步骤4：采用灰度投影法对完成步骤3后的织物图像进行水平和垂直投影得到织物经向和纬向的灰度累加曲线，再加以平滑处理得到光滑的曲线，使曲线的波谷点为纱线的间隙，最后提取经向和纬向这两条灰度累加曲线的波谷点完成对织物组织点的定位；/n步骤5：将步骤2的色纺织物图像从RGB颜色空间分别转换到HSV颜色空间和Lab颜色空间，分别在HSV颜色空间和Lab颜色空间下采用步骤4中组织点定位的方法从整张织物图像中分割出织物的组织点图像，组织点的个数至少包括一个组织循环，并对组织点按顺序进行编号；/n步骤6：对每个组织点分别提取2个颜色空间下的纹理特征；包括以下子步骤：/n步骤6.1：首先在HSV颜色空间的V通道中利用LBP算子提取伪灰度图像，再利用灰度共生矩阵从伪灰度图像中选取方向θ＝0°,45°,90°,135°且距离d＝1的像素对，计算它们同时出现的概率，可以得到灰度共生矩阵在4个方向的特征参数：能量ASM、逆差距IDM、对比度CON、相关性COR，定义如下：/n