一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种纺织图像处理领域，特别涉及一种基于数字图案特征的扎染工艺 预测方法。
【背景技术】
[0002] 现代扎染是一种手工依赖程度较大，追求色晕、不规则肌理等艺术形式的特殊印 染工艺。因其手工或半手工半机械的加工形态，以及其所追求色彩上的不完全渗透美的形 式，现代扎染在生产工艺与管理、艺术效果的评价上，相较于常规大工业化染整，独具特殊 性。
[0003] 由于现代扎染工艺本质上的"柔性化"特点使企业在生产时不利于管理，存在过度 依赖人工经验、管理粗放等问题；对扎染艺术效果没有定量的评价，长期以来，企业生产打 样精准度不高、快速反应不强，阻碍企业的发展。
[0004] 因此，将扎染效果量化，寻找出图像效果与生产工艺两者间的相互关系，显得极为 重要。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中的缺陷，提供一种基于数字图案特 征的扎染工艺预测方法，基于数字图像处理技术，在HSV色彩空间提取特征量化扎染图案 效果、有效扎染区域HSV三分量均值及扎染未完全染色区域比例，进而构建神经网络模型 用HSV色彩空间特征量，预测扎染染色浓度与转速，辅助生产决策。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法， 包括如下步骤： 步骤一：通过扫描仪将织物扫描成彩色图像； 步骤二：截取上述彩色图像的中间部分； 步骤三：对上述截取的图像进行滤波，并将滤波后的图像转换为灰度图； 步骤四：对上述步骤得到的灰度图进行分割，分为染色区域和未完全染色区域； 步骤五：将滤波后RGB值转换成HSV，提取图像染色区域的HSV均值； 步骤六：计算未完全染色区域所占比例； 步骤七：将步骤五得到的三个HSV均值和步骤六得到的未完全染色区域比例通过BP神 经网络模型计算，得到扎染所用染缸转速与染料浓度，其中BP神经网络输入单元4个，输出 单元2个，代表方差试验中转速与浓度，网络隐含层数目为1，隐层单元数为10。
[0007] 作为本发明的进一步改进，扫描得到的图像分辨率为300dpi，扫描得到的图像以 TIFF格式保存为RGB颜色模型。
[0008] 作为本发明的进一步改进，步骤三中的滤波采用中值滤波，所述中值滤波是在图 像的RGB的三个通道上进行滤波的。
[0009] 作为本发明的进一步改进，上所述滤波窗口的大小为3*3。
[0010] 本发明所达到的有益效果：本发明提供一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方 法，基于数字图像处理技术，在HSV色彩空间提取特征量化扎染图案效果：有效扎染区域 HSV三分量均值及未完全染色区域比例，进而构建神经网络模型用HSV色彩空间特征量，预 测扎染染色浓度与转速，准确率高，预测效果好，可以很好的辅助生产决策。
【具体实施方式】
[0011] 下面结合本发明的优选实施例作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明 本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0012] 一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法，包括如下步骤： 步骤一：通过扫描仪将织物扫描成彩色图像，扫描得到的图像分辨率为300dpi，以 TIFF格式保存为RGB颜色模型； 步骤二：截取上述彩色图像的中间部分，该中间部分含有多个单元的图案； 步骤三：对上述截取的图像在RGB三个通道上采用大小为3*3的滤波窗口进行中值滤 波； 步骤四：中值滤波后的图像转换为灰度图，采用Otsu方法，根据分割最佳阈值将灰度 图分割为染色区域和未完全染色区域，分割最佳阈值的计算公式是：
【主权项】
1. 一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：通过扫描仪将织物扫描成彩色图像； 步骤二：截取上述彩色图像的中间部分； 步骤三：对上述截取的图像进行滤波，并将滤波后的图像转换为灰度图； 步骤四：对上述步骤得到的灰度图进行分割，分为染色区域和未完全染色区域； 步骤五：将滤波后RGB值转换成HSV，提取图像染色区域的HSV均值； 步骤六：计算未完全染色区域所占比例； 步骤七：将步骤五得到的三个HSV均值和步骤六得到的未完全染色区域比例通过BP神 经网络模型计算，得到扎染所用染缸转速与染料浓度，其中BP神经网络输入单元4个，输出 单元2个，代表方差试验中转速与浓度，网络隐含层数目为1，隐层单元数为10。
2. 根据权利要求1所述的一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法，其特征在于： 所述扫描得到的图像分辨率为300dpi，所述扫描得到的图像以TIFF格式保存为RGB颜色模 型。
3. 根据权利要求1所述的一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法，其特征在于： 上述步骤三中的滤波采用中值滤波，所述中值滤波是在图像的RGB的三个通道上进行滤波 的。
4. 根据权利要求1所述的一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法，其特征在于： 上所述滤波窗口的大小为3*3。
【专利摘要】本发明提供一种基于数字图案特征的扎染工艺预测方法，包括如下步骤：通过扫描仪将织物扫描成彩色图像；截取上述彩色图像的中间部分；对截取的图像进行滤波；将滤波后的图像转换为灰度图,并在此图上进行分割，分为染色区域和未完全染色区域；将滤波后图像RGB值转换成HSV值，提取图像染色区域的HSV均值；计算未完全染色区域所占比例；将得到的三个HSV均值和未完全染色区域比例通过BP神经网络模型计算，得到扎染所用染缸转速与染料浓度。本发明基于数字图像处理技术，在HSV色彩空间提取特征量化扎染图案效果，有效扎染区域HSV三分量均值及未完全染色区域比例，进而构建神经网络模型用HSV色彩空间特征量，预测扎染染色浓度与转速，准确率高、预测效果好。
【IPC分类】G06N3-02, G06T7-00, G06F19-00, G06T7-60
【公开号】CN104751446
【申请号】CN201510005252
【发明人】刘素琼
【申请人】金陵科技学院
【公开日】2015年7月1日
【申请日】2015年1月6日