一种基于图像灰度值梯度的组织点定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及到一种基于图像灰度值梯度的组织点定位方法，本发明的算法主要应 用于织物组织点定位领域。
【背景技术】
[0002] 借助扫描仪采集的织物图像为织物的反射光图像，织物的反射光图像是织物在扫 描仪提供的光源照射下呈现的二维图像，是对织物纱线的光反射特性的真实记录。因此，可 W根据朗伯余弦定律，纱线在其表面的法线方向与光源光照方向重合时拥有最大的感光亮 度，也就是说，当扫描仪的光源出现于织物正上方时，浮于织物表面的纱线的轴屯、线将会有 最大的亮度。因此，纱线的垂直高度在其轴屯、线上呈现最大值，并W纱线轴屯、线为中屯、，其 两侧的其他位置上垂直高度不断减小。结合上述的朗伯余弦定律，可W确定当光源在纱线 正上方时，浮于织物表面的纱线的轴屯、线将有最大的光照量（即亮度值），纱线的其他位置 的光照量（即亮度值）次之，纱线与纱线间隙处的亮度值将明显为局域最小，运就是织物反 射光图像的纱线亮度特性曲线。根据该纱线的亮度特性曲线，织物反射光图像中纱线像素 点的灰度值（织物灰度图像的亮度值）也呈现相同的分布曲线，因此，根据纱线间隙灰度值 最小的特性来定位织物纱线，从而实现纱线的直线分割与定位。
[0003] 然而真实织物中纱线拥有一定的屈曲，所W实际的组织点并不是呈现完全的方块 状，且实际组织图经纱的轴屯、线处常常有较多高亮块，对组织定位产生了很大的干扰，仅仅 根据纱线间隙灰度值最小的特性来定位织物纱线，往往不尽人意。而实际中纱线间隙两边 的不同组织点拥有不同大小的灰度值，同一组织块中点的灰度值基本一致，因此纱线间隙 出灰度值变化最大，亦即该处对应方向的灰度值梯度绝对值最大。为了实现更为精准的组 织点定位与分割，在此提出基于图像灰度值梯度的组织点定位算法，在实际图像存在较多 高亮块和噪声的情况下，实现组织点的曲线分割，分割曲线更贴合组织点实际形态，拥有较 局真头感。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是克服现有技术的不足，提供了一种基于图像灰度值梯度的组织点 定位方法。 阳〇化]一种基于图像灰度值梯度的组织点定位方法包括如下步骤：
[0006] 1)采用高斯滤波、降低高亮点灰度值、增强图像对比度对图像进行预处理并生成 灰度值梯度图；
[0007] 2)基于图像的灰度值梯度，对纱线进行经向和缔向直线分割，实现初步定位；
[0008] 3)根据步骤2)的直线分割结果，通过基于图像灰度值梯度的捜索方法寻找纱线 分割曲线从而实现精确定位；
[0009] 所述的基于图像灰度值梯度的捜索方法包括经纱基于图像灰度值梯度的捜索方 法和缔纱基于图像灰度值梯度的捜索方法；
[0010] 经纱基于图像灰度值梯度的捜索方法具体为：由图像中的某一点找到该点下一行 左右对称的m个点，每个点拥有一个评判值，选择不超出合理捜索范围内评判值最大的点 作为算法目标点输出，其中评判值为该点及所在列的下面η个点的灰度值的缔向梯度绝对 值之和；其中合理捜索范围为该段图像中与经纱分割直线平行，且距离为经纱捜索方法的 捜索宽度的左右两条直线之间的范围；
[0011] 缔纱基于图像灰度值梯度的捜索方法具体为：由图像中的某一点找到该点下一列 上下对称的m个点，每个点拥有一个评判值，选择不超出合理捜索范围内评判值最大的点 作为算法目标点输出，其中该评判值为该点及所在行的右侧η点的灰度值经向梯度绝对值 之和；其中合理捜索范围为与缔纱分割直线平行，且距离为缔纱捜索方法的捜索宽度的上 下两条直线之间的范围。
[0012] 所述步骤1)具体为：首先对组织原图进行高斯滤波，除去其中的毛刺和尖峰，转 化为灰度图后，将灰度值高于设定值的点视为高亮点，降低高亮点的灰度值，W减小其对梯 度的影响，然后增强图像对比度至设定值，便于后续分割，最后生成灰度值梯度图，所述的 灰度值梯度图包括灰度值经向的梯度绝对值图和灰度值缔向的梯度绝对值图。
[0013] 所述步骤2)具体为：
[0014] 2. 1首先根据步骤1)生成的灰度值梯度图，获取每个点在经向和缔向的灰度值梯 度绝对值；
[0015] 2. 2基于图像的灰度值梯度，先对缔纱进行直线分割，实现缔纱初步定位；
[0016] 2. 3利用步骤2. 2缔纱分割直线对组织图像进行分段，对每段图像中的经组织点 独立进行直线分割，避开经纱高亮点的影响，实现经纱初步定位。
[0017] 所述步骤2. 2的纱线直线分割方法具体为：
[0018] 计算织物整个图像中一行灰度值对应方向梯度的绝对值累加和，
[0019]
[0020] Sx(i)为图像第i行所有点灰度值在缔向的梯度绝对值累加和，gx(i，j)五为图像 第i行第j列处灰度值在缔向的梯度值，W为图像宽度，即列数；
[0021] 采用均值滤波的方法对累加和曲线进行平滑并剔除局部最大值，根据织物灰度值 梯度的绝对值累加和曲线的波峰所在行位置即为缔纱的间隙，根据间隙坐标画缔向直线即 可对整根缔纱进行直线分割。
[0022] 所述步骤2. 3的纱线直线分割方法具体为：
[0023] 计算织物图像中一段图像中一列灰度值对应方向梯度的绝对值累加和，
[0024]
[00对其中SyU)为图像第j列中第h。行到h1行所有点的灰度值在经向梯度绝对值累 加和，gy(i，j)为图像第i行第j列处灰度值在经向的梯度值，Η为图像高度，即行数； [00%] 采用均值滤波的方法对累加和曲线进行平滑并剔除局部最大值，根据织物灰度值 梯度的绝对值累加和曲线的波峰所在列位置即为缔纱的间隙，根据间隙坐标画直线即可对 一段图像中的经纱进行直线分割。
[0027] 所述步骤3)具体为：
[0028] 3. 1根据步骤2)直线分割结果，计算经纱捜索方法的捜索宽度和缔纱捜索方法的 捜索宽度宽度；
W31] 其中機^为第i段图像经纱捜索方法的捜索宽度，中x(m)为步骤。第1段图 像经纱直线分割间隙横坐标，m= 1，2,…M，Μ为该段图像的经纱直线分割的间隙数量，min(|x(m)-x(m-l)I)结果即为该段段图像的经纱分割所有相邻间隙位置的最短间距；
[0032] 其中Wy为整个图像缔纱捜索方法的捜索宽度，中y(n)为步骤2)图像缔纱 直线分割的间隙纵坐标，η= 1，2,…N，N为该段图像的经纱直线分割的间隙数量， min(|y(n)-y(n-l)I)结果即为该段段图像的经纱分割所有相邻间隙位置的最短间距；
[0033] 3. 2根据缔纱直线分割结果获得分割直线坐标，W各分割直线的左侧第一个点作 为起始点，根据缔纱基于图像灰度值梯度的捜索方法确定该分割曲线在下一列的点，并不 断重复该步骤向右捜索直至到达图像最后一列，得到每根缔纱的分割曲线；
[0034] 3. 3根据经纱分段直线分割获得的各段图像经纱分割直线坐标，W各段图像中的 各分割直线的上侧第一个点作为起始点，根据经纱基于图像灰度值梯度的捜索方法确定该 分割曲线在下一行的点，并不断重复该步骤向下捜索直至到达该段图像最后一行，得到各 段图像中经纱的分割曲线；
[0035] 3. 4对步骤3. 3获得的缔纱分割曲线和各段图像经纱分割曲线进行平滑拟合操 作，得到平滑完整的经纱分割曲线和缔纱分割曲线。
[0036] 本发明提出的组织点定位方法在基于灰度投影法的组织点直线分割与定位方法 上做出改进，实现贴近实际组织点形态的分割与定位，能较好的实现W下功能：利用纱线间 隙灰度值梯度的绝对值最大的特性，先对缔纱和缔纱实现直线分割，获取捜索曲线的起始 坐标和限制范围，再捜索各个经纱和缔纱分割曲线，曲线经过平滑处理后，缔纱分割曲线和 经纱分割曲线形成贴近组织点实际形态的曲线网格，对组织点进行了分割和定位。
【附图说明】
[0037] 图1是扫描仪采集到的组织物原图；