均值漂移算法对纬编提花针织物图像分割的探讨-发表版.docVIP

均值漂移算法对纬编提花针织物图像分割的探讨 杨配裕，龙海如 (东华大学 纺织学院，上海 201620) 摘要 为了取代人工方法来分析纬编提花针织物的彩色花型和绘制意匠图，探讨了用几种不同分割算法对提花针织物图像进行色彩识别.首先对织物的实拍图进行必要的矫正，接着采用K-均值聚类算法、阈值分割算法、均值漂移算法以及编程工具，进行色彩的聚类和分割，实现了织物图像彩色花型的自动识别，最后在均值漂移算法的基础上，在取定的图像范围内自动生成了彩色意匠图.研究结果表明，与其他两种方法相比，均值漂移分割算法的彩色花型识别率较高，去除杂色效果较好，具有应用可行性. 关键词：纬编提花针织物；均值漂移算法；图像分割；彩色意匠图 中图分类号：TS 101.8 文献标志码：A Investigation on image segmentation of weft jacquard knitted fabric bases on mean-shift algorithm YANG Pei-yu , LONG Hai-ru (College of Textiles, Donghua University, Shanghai 201620, China) Abstract: To replace manual method to analyze colored pattern and draw notation of weft jacquard knitted fabric, three different methods were applied to segment images of weft jacquard knitted fabric. Firstly pictures of the fabric were taken and the images were rectified, and then k-mean cluster algorithm, threshold algorithm and mean-shift algorithm were used to implement automatic color clustering and segmentation of the pattern images by programming of Visual C++. Finally, according to the mean-shift algorithm, a colored knitting notation was produced automatically in the given image area. By making a comparison among these three methods, the mean-shift algorithm was proved to have feasibility for its high recognition ability of pattern and good effect of noise filtering. Key words: weft jacquard knitted fabric; mean-shift algorithm; image segmentation; colored knitting notation 计算机技术和图像处理方法的不断发展，使各行各业许多繁琐的工作可以从简单的重复劳动中解放出来.针织企业在生产过程中，经常要对来样进行织物分析从而确定各种上机工艺参数，其中意匠图或者编织图的绘制是一个必不可少的过程.对于纬编提花针织物来说，目前采用的方法是借用照布镜等辅助工具，用人工肉眼的方式来分辨它的花型，比较费时费力.如果应用图像处理方法来自动分析和绘制纬编提花针织物花型意匠图，不仅能够加速从来样到意匠图的转化过程，而且还可以为后续的通过计算机来自动生成上机编织工艺创造条件. 图像分割的目的是把一个含有多个特征的图像分割成若干互不重叠的区域，它通常是根据给定图像的颜色、灰度值或纹理等相似属性以及分割准则， 的分割结果因图像分割准则和分割目标的不同而不同， 本文以较为常见的三色纬编提花针织物为对象，采用k-均值聚类算法、阈值分割算法和均值漂移算法进行彩色线圈花型的分割和识别，并且在综合比较的情况下，以均值漂移算法的理论和自动分割的效果为基础，进而绘制出相应的彩色花型意匠图. 1 纬编提花针织物图像的获取和矫正 该织物图像的获取可以借助平板扫描仪或者数码相机，只要保证织物纵行和横列间的垂直状态，而且取样范围大于一个完全组织即可.一般说来，通过相机或者扫描仪直接得到的图像线圈横列不可能完全平行于图片的上沿，同理，它的纵行也不