一种服装穿着平整度的测试及评价方法技术

本发明专利技术公开了服装穿着平整度的测试及评价方法。目前关于织物平整度的测试与评价方法主要是将按规定方法起皱后的被测试样与标准样照进行比较，判断得出平整度等级，不适用于服装实际穿着过程中因运动起皱而导致的不平整。本发明专利技术的具体步骤如下：面料熨烫后裁剪、缝制成试穿服装，然后熨烫平整；试穿者穿着试穿服装按规律做动作，然后采集试穿服装上的左右肘部、左右膝盖、左右大腿根部及其他折皱严重部位的图像；各采集部位的折皱图像裁剪后进行小波阈值去噪处理并提取平整度系数；计算面料制成的整套试穿服装的综合平整度系数。本发明专利技术运用计算机图像处理技术测试及评价服装穿着平整度，评价结果更客观。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于纺织服装性能测试领域，尤其涉及一种服装穿着平整度的测试及评价 方法。
技术介绍
目前关于织物平整度的测试与评价方法主要是将按规定方法起皱后的被测试样 与标准样照进行比较，判断得出平整度等级，以此来表征织物抗折皱性能的好坏。参照的标 准是GB/T13769-2009,是将经家庭洗涤与干燥处理后的织物，在标准大气下调湿，并在规定 的照明下与AATCC立体耐久压烫平挺度标准样照进行目测，找出与被测试样最接近的标准 样照等级，也称DP(DurablePressing)等级。DP等级共分为六个，1级平整度最差，5级最 好，介于3级和4级之间的定为3. 5级。一般来说，DP大于3. 5级的织物较平整，1级与2 级的平整度较差。 现有方法存在的问题主要有三方面：一、主要针对织物洗后平整度的检测，不适用 于服装实际穿着过程中因运动起皱而导致的不平整；二、主观评价存在着易受人为因素影 响、结果不确定等缺陷；三、评价结果只有5个等级，不够精确，致使同等一级之内的织物， 平整度也有很大的差异。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对以上织物平整度测试中存在的问题，提出一种操作简单、 运用计算机图像处理技术测试及评价服装穿着平整度的方法。 本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案实现的： 本专利技术的具体步骤如下： 步骤1.选择不同平整度的若干待测面料，熨烫平整后，按照统一的样板、裁剪及 缝纫条件，进行裁剪、缝制，制作成试穿服装，并熨烫平整使其表面平挺、没有折痕；所述的 试穿服装由上装和裤子组成；步骤1由同一人员完成； 步骤2.选择一名身材、尺寸合适的试穿者，由该试穿者对制作好的试穿服装进行 实际穿着，并按规律做日常生活中经常发生的动作； 步骤3.完成规定动作后，试穿者站在光线充足的室内，用调整好最佳拍摄参数的 相机，分别采集试穿服装上的左右肘部、左右膝盖、左右大腿根部及其他折皱严重部位的图 像； 步骤4.将各采集部位的折皱图像输入计算机，裁剪成同样的尺寸，利用图像处理 软件对其进行小波阈值去噪处理； 步骤5.小波阈值去噪处理后的图像，按照如下步骤进行平整度系数Is的提取： (1)在全幅图像中大小为2kX2k正方形区域的活动窗口内，计算每个像素点的亮 度均值Ak(x，y): 其中，（x，y)用来标定所选正方形区域在全幅图像中的具体位置；g(i， j)代表所选正方形区域中（i，j)点对应的像素点亮度值；k决定了像素范围：k= 0,1，···，floor(log2(max(h,w));其中，floor为取整函数，log为求对数函数，max为求最 大数函数，h为所选正方形区域的像素点行数，w为所选正方形区域的像素点列数。 (2)分别计算全幅图像中每个像素在水平方向、垂直方向和斜向上互不重叠的窗 口之间的亮度均值差： 对每个像素，不论方向，取Ek,h(X，y)，Ek,v(X，y)和Ek,d(X，y)三者中最大的值所对应 的k值按照下式来设置最佳尺寸：Stest(i，j) = 2k。 (3)计算整幅图像中最佳尺寸Stest的平均值，进而计算该折皱图像的平整度系数 Is，如下所示： 其中，m和η分别为折皱图像的长和宽。 步骤6.分别计算左右肘部、左右膝盖及左右大腿根部折皱图像的Is，并求出左右 肘部的is平均值7^、左右膝盖的is平均值7^、左右大腿根部的is平均值部?，然 后计算其他折皱严重部位折皱图像的平整度系数 步骤7.计算每种待测面料制成的整套试穿服装的综合平整度系数Is,&，计算公式 如下： 所述步骤2中做动作的规律为：依次下蹲5分钟、坐在与小腿等高的椅子上、伏案 看书10分钟、站立5分钟，进行两次循环动作。 所述步骤4中对折皱图像的小波阈值去噪处理，具体步骤是：首先将图像进行小 波分解，得到小波分解系数；然后对分解的小波分解系数进行阈值量化；最后进行小波逆 变换，得到去噪后的图像。 本专利技术的有益效果： 本专利技术针对现有的织物平整度测试方法不能表征服装在实际穿着过程中的平整 度情况，基于图像处理技术提出一种测试与客观评价服装穿着平整度的方法，减少了心理、 环境因素等对判定结果的影响，评价结果更客观；同时主观判定会因人的长时间工作而产 生视觉疲劳，计算机处理则把人从持续对比中解放出来，因而具有更高效的优点。【附图说明】 图1本专利技术的技术路线图。【具体实施方式】 以下结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。 如图1所示，，具体步骤如下： 步骤1.选择平整度不同的若干待测面料，熨烫平整后，按照统一的样板、裁剪及 缝纫条件，对待测面料进行裁剪、缝制，制作成试穿服装（由上装和裤子组成），并熨烫平 整，使其表面平挺、没有折痕，为尽量减少人工操作带来的误差和影响，以上操作步骤均由 同一名人员完成； 步骤2.选择一名身材、尺寸合适的试穿者，要求该试穿者穿上试穿服后不能太宽 松，因太过宽松的服装不容易产生折皱，导致测试结果差异不明显。由该试穿者对制作好的 服装进行实际穿着，并循环做日常生活中经常发生的动作：依次为下蹲5分钟、坐在与小腿 等高的椅子上、伏案看书10分钟、站立5分钟，进行两次循环动作； 步骤3.完成循环动作后，试穿者站在光线充足的室内，用调整好最佳拍摄参数的 相机，分别采集试穿服装上起皱严重部位的折皱图像。肘部、膝盖和大腿根部等由于处于关 节部位，运动时极易产生折皱，因此分别采集左右肘当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种服装穿着平整度的测试及评价方法，其特征在于：该方法的具体步骤如下：步骤1.选择不同平整度的若干待测面料，熨烫平整后，按照统一的样板、裁剪及缝纫条件，进行裁剪、缝制，制作成试穿服装，并熨烫平整使表面平挺、没有折痕；所述的试穿服装由上装和裤子组成；步骤1由同一人员完成；步骤2.选择一名身材、尺寸合适的试穿者，由该试穿者对制作好的试穿服装进行实际穿着，并按规律做日常生活中经常发生的动作；步骤3.完成规定动作后，试穿者站在室内，用调整好最佳拍摄参数的相机，分别采集试穿服装上的左右肘部、左右膝盖、左右大腿根部及其他折皱严重部位的图像；步骤4.将各采集部位的折皱图像输入计算机，裁剪成同样的尺寸，利用图像处理软件对其进行小波阈值去噪处理；步骤5.小波阈值去噪处理后的图像，按照如下步骤进行平整度系数Is的提取：(1)在全幅图像中大小为2k×2k正方形区域的活动窗口内，计算每个像素点的亮度均值Ak(x,y)：Ak(x,y)=Σi=x-2k-1x+2k-1-1Σj=y-2k-1y+2k-1-1g(i,j)/22k]]>其中，(x,y)用来标定所选正方形区域在全幅图像中的具体位置；g(i，j)代表所选正方形区域中(i，j)点对应的像素点亮度值；k决定了像素范围：k＝0,1,…,floor(log2(max(h,w))；其中，floor为取整函数，log为求对数函数，max为求最大数函数，h为所选正方形区域的像素点行数，w为所选正方形区域的像素点列数；(2)分别计算全幅图像中每个像素在水平方向、垂直方向和斜向上互不重叠的窗口之间的亮度均值差：Ek,h(x,y)=|Ak(x+2k-1,y)-Ak(x-2k-1,y)|Ek,v(x,y)=|Ak(x,y+2k-1)-Ak(x,y-2k-1)|Ek,d(x,y)=|Ak(x+2k-1,y+2k-1)-Ak(x-2k-1,y-2k-1)|]]>对每个像素，不论方向，取Ek,h(x,y),Ek,v(x,y)和Ek,d(x,y)三者中最大的值所对应的k值按照下式来设置最佳尺寸：Sbest(i,j)＝2k；(3)计算整幅图像中最佳尺寸Sbest的平均值，进而计算该折皱图像的平整度系数Is，如下所示：Is=11m×nΣi=1mΣj=1nSbest(i,j)]]>其中，m和n分别为折皱图像的长和宽；步骤6.分别计算左右肘部、左右膝盖及左右大腿根部折皱图像的Is，并求出左右肘部的Is平均值左右膝盖的Is平均值左右大腿根部的Is平均值然后计算其他折皱严重部位折皱图像的平整度系数步骤7.计算每种待测面料制成的整套试穿服装的综合平整度系数Is总，计算公式如下：...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘成霞，韩永华，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33