一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法

2023-04-28 23:38:56 2

專利名稱：一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法
技術領域：
本發明屬於數字圖像處理和模式識別領域，特別涉及一種用於表徵織物紋理的分 形細節特徵提取方法。
背景技術：
藉助織物紋理表徵技術能夠實現織物紋理參數估計、紋理分類、織物外觀評價、瑕 疵檢測等等目的。要細緻和深刻地表徵織物紋理就必須深入挖掘紋理各方面的細節信息。 同時為了快速表徵紋理，必須對待分析的紋理圖像實施必要的降維預處理。本發明旨在討 論基於分形特徵的織物紋理細節表徵方法，該方法依據織物經緯取向的特點對原始紋理圖 像實施了一定的降維處理，然後依據織物紋理基本循環周期以及遍曆法原理計算四個極值 分形維數作為細節特徵。較之歐氏幾何，分形幾何在描述或生成具有自相似性的自然事物或類自然事物時 能夠提供更好的方法，因而被廣泛用在模式識別、圖像的模擬和仿真等等諸多領域。自相似 性是分形理論的中心概念之一，它與維數的概念密切相關。分形幾何描述的對象具有統計 意義上的自相似，自相似性用分形維來表徵分形維是用分形理論進行圖像分析時最常使用 的特徵參數之一。分形特徵特別是分形維數能夠較好地刻畫紋理粗糙度和複雜度，因而在 紋理分類、識別等實踐中作為度量特徵是合理的。其中盒維數由於概念簡單、計算簡便而成 為使用最普遍的一種分形維數。為便於說明發明要點，有必要對盒維數的基本原理和估算方法作簡單介紹。設Fc 9Γ為任意非空有界集，用Ν( δ，F)表示覆蓋集F所需直徑最大為δ的的集 的最少數目，則F的盒維定義為
權利要求
一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法，其特徵是首先採用一維快速傅立葉變換求出織物紋理圖像的橫向基本循環周期和縱向基本循環周期，然後依據遍曆法原理計算織物紋理圖像中每一個包含一個橫向基本循環周期的子窗口的分形維數和每一個包含一個縱向基本循環周期的子窗口的分形維數；其中所述的包含一個橫向基本循環周期的子窗口是以一個橫向基本循環周期為長和織物紋理圖像的寬為寬的矩形窗口，所述的每一個橫向基本循環周期的子窗口的分形維數是在該子窗口中的圖像像素灰度值沿橫向累加而成的相應一維時間序列基礎上計算得到的；從中選取兩個分形維數極值即橫向最大分形維數和橫向最小分形維數；所述的包含一個縱向基本循環周期的子窗口是以一個織物紋理圖像的長為長和縱向基本循環周期為寬的矩形窗口，所述的每一個縱向基本循環周期的子窗口的分形維數是在該子窗口中的圖像像素灰度值沿縱向累加而成的相應一維時間序列基礎上計算得到的；從中選取兩個分形維數極值即縱向最大分形維數和縱向最小分形維數；最後把橫向最大分形維數、橫向最小分形維數、縱向最大分形維數和縱向最小分形維數作為表徵織物紋理的細節特徵；所述的橫向最大分形維數、橫向最小分形維數、縱向最大分形維數和縱向最小分形維數的提取過程如下首先採集數位化織物紋理圖像，記為W，W為矩形，其尺寸長×寬為L1×L2，即橫向和縱向長度分別為L1和L2，而其沿橫向的基本周期即列周期為P1個像素，沿縱向的基本周期即行周期為P2，行周期和列周期均指取整後的像素數，P1通過計算W的任一行像素灰度值集合的基本循環周期得到，P2通過計算W的任一列像素灰度值集合的基本循環周期得到，其中上述基本周期的計算藉助一維快速傅立葉變換實現；在織物紋理圖像W中，選取一個橫向基本循環周期P1為長和織物紋理圖像的寬L2為寬的矩形窗口作為包含一個橫向基本循環周期的子窗口，記為W1；選取一個織物紋理圖像的長L1為長、縱向基本循環周期P2為寬的矩形窗口作為包含一個縱向基本循環周期的子窗口，記為W2；對於某一W1，計算其沿行方向的圖像像素灰度值投影，即將該子窗口各行的圖像像素灰度值沿橫向疊加，得到一個一維時間序列，從該時間序列中可計算得到一個分形維數，然後將W1以固定步長水平地滑移以遍歷整個W，共有L1 P1+1個W1，從而可相應求得L1 P1+1個分形維數，分別記其中的最小者和最大者為E1和E2，即為橫向最小分形維數和橫向最大分形維數，此兩者反映紋理的橫向極端細節信息；對於某一W2，計算其沿列方向的圖像像素灰度值投影，即將該子窗口各列的圖像像素灰度值沿縱向疊加，得到一個一維時間序列，從該時間序列中可計算得到一個分形維數，然後將W2以固定步長垂直地滑移以遍歷整個W，共有L2 P2+1個W2，從而可相應求得L2 P2+1個分形維數，分別記其中的最小者和最大者為E3和E4，即為縱向最小分形維數和縱向最大分形維數，此兩者反映紋理的縱向極端細節信息；最終得到表徵織物紋理的特徵向量[E1E2E3E4]。
2.如權利要求1所述的一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法，其特徵在 於，所述的織物為機織物。
3.如權利要求1所述的一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法，其特徵在於，所述的分形維數是指盒維數。
4.如權利要求3所述的一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法，其特徵在 於，所述的盒維數估算時所用的δ尺寸序列為2 6像素。
5.如權利要求1所述的一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法，其特徵在 於，所述的固定步長指1 3個像素。
6.如權利要求1所述的一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法，其特徵在 於，所述的矩形子窗口 W1每次的水平滑移固定步長與W2每次的垂直滑移固定步長不必相 同。
全文摘要
本發明屬於數字圖像處理和模式識別領域，特別涉及一種用於表徵織物紋理的分形細節特徵提取方法。首先採用傅立葉變換求出織物紋理圖像的基本橫向和縱向循環周期，然後依據遍曆法原理計算圖像中每一個包含一個橫向基本循環周期或縱向基本循環周期的子窗口的分形維數，其中每一個子窗口的分形維數是在圖像像素灰度值沿橫向或縱向累加而成的相應一維時間序列基礎上計算得到的，最後從中選取兩個反映橫向細節信息的分形維數極值和兩個反映縱向細節信息的分形維數極值作為表徵織物紋理的細節特徵。上述四個極值分形特徵相互之間具有明顯的互補性，由它們組成的特徵向量能夠實現對織物紋理細節快速、全面和深刻地表徵。
文檔編號G06K9/46GK101996322SQ20101053685
公開日2011年3月30日 申請日期2010年11月9日 優先權日2010年11月9日
發明者周建, 步紅剛, 汪軍, 黃秀寶 申請人:東華大學