如图5,利用缔纱分割直线对组织物进行分段， 对每段纱线中的经组织点独立进行直线分割，避开经纱高亮块的影响，其各段纱线灰度值 的经向梯度绝对值累加和曲线如图6,提取各曲线中的波峰坐标得到经纱分段分割直线和 缔纱分割直线，效果图如图7。
[0084] 根据直线分割结果，可W初步计算经纱宽度和缔纱宽度。接下来先进行经纱曲线 分割，根据经纱分段直线分割获得的各段分割直线横坐标，W每段各分割直线的上侧第一 个点作为起始点，根据捜索算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 索直至到达该段最后一行，最后得到每段的各分割曲线。具体捜索算法是：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，该评判值为该点所在列的下面η个点的灰度值 的缔向梯度绝对值之和，η值越大越可W减少捜索的随机性，往更贴合经纱各段间隙的方向 捜索；W经纱各段分割直线为中屯、，根据经纱宽度在分割直线两边设置合理捜索范围，使得 纵向捜索曲线点不超过该范围。
[00化]缔纱曲线分割不需要分段，根据缔纱直线分割获得分割直线纵坐标，W各分割直 线的左侧第一个点作为起始点，根据捜索算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，得到缔纱各分割曲线。具体捜索算法是：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，该评判值为该点所在行的右侧η点的灰 度值经向梯度绝对值之和，W此可W减少捜索的随机性，往更贴合缔纱间隙的方向捜索；W 缔纱分割直线为中屯、，根据缔纱宽度在分割直线两边设置合理捜索范围，使得横向捜索曲 线点不超过该范围。
[0086] 完成经纱分段曲线分割和缔纱曲线分割，效果图如图8。此时得到的纱线分割曲线 并不平滑，且经纱各分段分割曲线没有完全连接，因此需要做一定的平滑处理并连接经纱 个分段分割曲线。平滑处理后的分割曲线效果图如图9,整个图像的经纱分割曲线和缔纱 分割曲线形成一个个曲线网格，在存在较多噪声和高亮块的情况下精确实现了组织点的定 位，并且更加符合实际的组织块形态。
[0087] 通过上述实例阐述了本发明，同时也可W采用其它实例实现本发明，本发明不局 限于上述具体实例，因此本发明由所附权利要求范围限定。
【主权项】
1. 一种基于图像灰度值梯度的组织点定位方法，其特征在于包括如下步骤： 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； 2) 基于图像的灰度值梯度，对纱线进行经向和炜向直线分割，实现初步定位； 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搜索方法寻找纱线分割 曲线从而实现精确定位； 所述的基于图像灰度值梯度的搜索方法包括经纱基于图像灰度值梯度的搜索方法和 炜纱基于图像灰度值梯度的搜索方法； 经纱基于图像灰度值梯度的搜索方法具体为：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，选择不超出合理搜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个点的灰度值的炜向梯度绝对值之 和；其中合理搜索范围为该段图像中与经纱分割直线平行，且距离为经纱搜索方法的搜索 宽度的左右两条直线之间的范围； 炜纱基于图像灰度值梯度的搜索方法具体为：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，选择不超出合理搜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；其中合理搜索范围为与炜纱分割直线平行，且距离为炜纱搜索方法的搜索宽度的上下 两条直线之间的范围。2. 如权利要求1所述的基于图像灰度值梯度的组织点定位方法，其特征在于所述步骤 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，以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炜向的梯度绝对值图。3. 如权利要求1所述的基于图像灰度值梯度的组织点定位方法，其特征在于所述步骤 2) 具体为： 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炜向的灰度值梯度绝 对值； 2. 2基于图像的灰度值梯度，先对炜纱进行直线分割，实现炜纱初步定位； 2. 3利用步骤2. 2炜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。4. 如权利要求3所述的基于图像灰度值梯度的组织点定位方法，其特征在于所述步骤 2. 2的纱线直线分割方法具体为： 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，Sx(i)为图像第i行所有点灰度值在炜向的梯度绝对值累加和，gx(i，j)为图像第i行 第j列处灰度值在炜向的梯度值，W为图像宽度，即列数； 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炜纱的间隙，根据间隙坐标画炜向直线即可对 整根炜纱进行直线分割。5. 如权利要求3所述的基于图像灰度值梯度的组织点定位方法，其特征在于所述步骤 2. 3的纱线直线分割方法具体为： 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，其中Sy(j)为图像第j列中第h。行到h i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； 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炜纱的间隙，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。6. 如权利要求1所述的基于图像灰度值梯度的组织点定位方法，其特征在于所述步骤 3)具体为： 3. 1根据步骤2)直线分割结果，计算经纱搜索方法的搜索宽度和炜纱搜索方法的搜索 宽度宽度；其中坪^为第i段图像经纱搜索方法的搜索宽度，中x(m)为步骤2)第i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) |)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； 其中^为整个图像炜纱搜索方法的搜索宽度，中y (η)为步骤2)图像炜纱直线分割的 间隙纵坐标，η = 1，2,…Ν，Ν为该段图像的经纱直线分割的间隙数量，min(|y(n)-y(n-l |) 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； 3. 2根据炜纱直线分割结果获得分割直线坐标，以各分割直线的左侧第一个点作为起 始点，根据炜纱基于图像灰度值梯度的搜索方法确定该分割曲线在下一列的点，并不断重 复该步骤向右搜索直至到达图像最后一列，得到每根炜纱的分割曲线； 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，以各段图像中的各分 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搜索方法确定该分割 曲线在下一行的点，并不断重复该步骤向下搜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； 3. 4对步骤3. 3获得的炜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炜纱分割曲线。
【专利摘要】本发明公开了一种基于图像灰度值梯度的组织点定位方法。利用纱线间隙灰度值梯度的绝对值最大的特性，减小图像高亮块影响，首先进行经纱和纬纱的直线分割，并以此分割结果作为起始点和限制范围，开始搜索目标分割曲线像素点，经纱分割曲线和纬纱分割曲线形成的网格定位了组织点，由此实现贴近实际组织点形态的分割与定位。
【IPC分类】G06K9/32
【公开号】CN105279509
【申请号】CN201510612476
【发明人】张森林, 梅军, 樊臻, 刘妹琴
【申请人】浙江大学
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年9月23日