一种用于纺织物的图案智能匹配方法组成比例

本发明专利技术属于纺织物图案匹配技术领域，具体涉及一种用于纺织物的图案智能匹配方法。方法包括：获取纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像；对图像进行超像素分割，得到目标图像对应的各超像素块以及各超像素块的方向；然后获取各目标图像上的各关键点；根据各超像素块的方向，计算各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度；根据各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度，得到各关键点的权重；根据关键点的权重，得到纺织物产品与纺织物样品之间的图案匹配度。本发明专利技术能够提高对纺织物成品图案与样本图案之间匹配度的检测精度。案与样本图案之间匹配度的检测精度。案与样本图案之间匹配度的检测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种用于纺织物的图案智能匹配方法


[0001]本专利技术涉及纺织物图案匹配
，具体涉及一种用于纺织物的图案智能匹配方法。

技术介绍

[0002]纺织物丰富的图案具有功能性和艺术性，蕴含着历史和文化背景，其组成有待进一步识别和研究。纺织物产品的生产过程中，可能由于操作失误出现纺织物产品与样品图案之间的匹配程度较低的现象，这种现象会影响纺织物产品后续的使用和价值，故在出厂前对纺织物产品的图案匹配程度进行检测以保证纺织物产品质量至关重要。
[0003]现有技术中一般基于人工来实现纺织物图案匹配程度的检测，但是基于人工的图案匹配检测效率低下且效果会受主观因素影响，进而可能导致对纺织物成品图案与样本图案之间匹配程度的检测精度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用于纺织物的图案智能匹配方法，用于解决现有方法中对纺织物成品图案与样本图案之间匹配程度的检测精度较低的问题，所采用的技术方法具体如下：本专利技术实施例提供了一种用于纺织物的图案智能匹配方法包括以下步骤：获取纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像；对图像进行超像素分割，得到目标图像对应的各超像素块以及各超像素块的方向；获取各目标图像上的各关键点；根据各超像素块的方向，计算各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度；根据各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度，得到各关键点的权重；根据关键点的权重，得到纺织物产品与纺织物样品之间的图案匹配度。
[0005]优选的，获取纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像的方法，包括：获取纺织物产品的图像和纺织物样品的图像；对图像进行语义分割，将不感兴趣的背景区域像素值设为0，感兴趣的纺织物区域像素值不变，记为纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像。
[0006]优选的，得到目标图像对应的各超像素块以及各超像素块的主元方向，包括：设定超像素组个数，在目标图像内均匀分配种子点，得到初始化聚类中心；在初始化聚类中心3*3的邻域中计算所有像素点的梯度值，将种子点移到梯度最小的地方，完成聚类中心的更新；在每个聚类中心点的邻域内进行搜索，计算像素点与聚类中心的距离，分配类别标签；若对于所有个聚类中心，经过上一步的迭代与更新，聚类中心的位置保持不变，则迭代结束。
[0007]对于任一目标图像上的第个超像素块：统计该超像素块内像素点的坐标信息，得到协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值和特征向量，计算局部方向信息并映射到参数空间，利用主成分分析获得该超像素块的主元方向；计算得到该超像素块与该超像素块对应的邻域超像素块主元方向的多样性；根据目标图像上各超像素块与该超像素块对应的各邻域超像素块的主元方向的多样性，得到目标图像对应的超像素块与相邻超像素块的主元方向差异程度；对于任一目标图像，根据如下公式计算该目标图像对应的超像素块与相邻超像素块的主元方向差异程度：其中，为该目标图像对应的超像素块与相邻超像素块的主元方向差异程度，该目标图像对应的超像素块的总数量，为该目标图像对应的该超像素块与该超像素块对应的邻域超像素块主元方向的多样性；设置超像素组个数的初始值为200，以10的步长遍历到400，将主元方向多样性最大时对应的超像素组个数，以此为标准完成图像的分割，得到纺织物产品的目标图像对应的各超像素块以及纺织物样品的目标图像对应的各超像素块，并将区域块的主元方向作为超像素块的方向。
[0008]优选的，根据如下公式计算该超像素块与该超像素块对应的各邻域超像素块的主元方向的多样性:其中，为该超像素块与该超像素块对应的邻域超像素块主元方向的多样性，为该超像素块对应的邻域超像素块的数量；n为该超像素块对应的邻域超像素块的数量与该超像素块构成的超像素块集合中的超像素块的数量，将该超像素块对应的邻域超像素块的数量与该超像素块构成的超像素块集合记为该超像素块对应的超像素块集合；为该超像素块对应的超像素块集合中的第i个超像素块的主元方向。
[0009]优选的，获取各目标图像上的各关键点的方法，包括：对纺织物产品的目标图像对应的灰度图以及纺织物样品的目标图像对应的灰度图进行下采样，每次采样时去除当前图像的偶数行和偶数列像素，图像大小变为原来的四分之一；对下采样获得的图像进行不同程度的高斯模糊，获得n1组不同分辨率的图像，每一组有m1张相同分辨率但不同模糊程度的图像；对组内相同分辨率的图像进行差分，构建高斯差分金字塔；基于差分金字塔的局部极值点的稳定性，定位到关键点。
[0010]优选的，得到各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度的方法包括：
对于任一关键点：统计该关键点邻域中梯度的信息，绘制直方图：将梯度方向角度值进行10等分得到横轴的区间；所述直方图的纵轴是对应角度区间中赋权梯度幅值的累加；对于任一关键点：对在以关键点为中心的邻域中得到的梯度直方图中的柱子进行排序，对赋权梯度幅值从大到小排列得到赋权梯度幅值序列，对应横轴区间为，为梯度直方图上的最小横坐标值，为梯度直方图上的最大横坐标值；对于,通过计算它与小于但最接近于它的之间连线的倾斜程度来评估关键点方向的极值程度，即计算赋权梯度幅值序列中第个赋权梯度幅值高于与第个赋权梯度幅值的程度，记为该关键点在梯度方向极值程度：其中，为赋权梯度幅值序列中第个赋权梯度幅值高于与第个赋权梯度幅值的程度，为赋权梯度幅值序列中第个赋权梯度幅值，为赋权梯度幅值序列中第个赋权梯度幅值，为梯度直方图上的最小横坐标值，为梯度直方图上的最大横坐标值；获取该关键点对应的超像素块以及对应的超像素块主元方向；根据如下公式计算该关键点的超像素块方向一致程度：其中，为该关键点的超像素块方向一致程度，为该关键点对应的超像素块的主元方向。
[0011]优选的，对于任一关键点，根据如下公式计算该关键点的权重：其中，为熬关键点的权重。
[0012]有益效果：本专利技术首先获取纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像；对图像进行超像素分割，得到目标图像对应的各超像素块以及各超像素块的方向；然后获取各目标图像上的各关键点；根据各超像素块的方向，计算各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度；其次根据各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的
超像素块方向一致程度，得到各关键点的权重；最后根据关键点的权重，得到纺织物产品与纺织物样品之间的图案匹配度。本专利技术能够提高对纺织物成品图案与样本图案之间匹配度的检测精度。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方法和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0014]图1为本专利技术一种用于纺织物的图案智能匹配方法的流程图。
具体实施方式
[0015]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于纺织物的图案智能匹配方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像；对图像进行超像素分割，得到目标图像对应的各超像素块以及各超像素块的方向；获取各目标图像上的各关键点；根据各超像素块的方向，计算各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度；根据各关键点的梯度方向极值程度和各关键点的超像素块方向一致程度，得到各关键点的权重；根据关键点的权重，得到纺织物产品与纺织物样品之间的图案匹配度。2.如权利要求1所述的一种用于纺织物的图案智能匹配方法，其特征在于，获取纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像的方法，包括：获取纺织物产品的图像和纺织物样品的图像；对图像进行语义分割，将不感兴趣的背景区域像素值设为0，感兴趣的纺织物区域像素值不变，记为纺织物产品的目标图像和纺织物样品的目标图像。3.如权利要求1所述的一种用于纺织物的图案智能匹配方法，其特征在于，得到目标图像对应的各超像素块以及各超像素块的主元方向，包括：设定超像素组个数，在目标图像内均匀分配种子点，得到初始化聚类中心；在初始化聚类中心3*3的邻域中计算所有像素点的梯度值，将种子点移到梯度最小的地方，完成聚类中心的更新；在每个聚类中心点的邻域内进行搜索，计算像素点与聚类中心的距离，分配类别标签；若对于所有个聚类中心，经过上一步的迭代与更新，聚类中心的位置保持不变，则迭代结束；对于任一目标图像上的第个超像素块：统计该超像素块内像素点的坐标信息，得到协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值和特征向量，计算局部方向信息并映射到参数空间，利用主成分分析获得该超像素块的主元方向；计算得到该超像素块与该超像素块对应的邻域超像素块主元方向的多样性；根据目标图像上各超像素块与该超像素块对应的各邻域超像素块的主元方向的多样性，得到目标图像对应的超像素块与相邻超像素块的主元方向差异程度；对于任一目标图像，根据如下公式计算该目标图像对应的超像素块与相邻超像素块的主元方向差异程度：其中，为该目标图像对应的超像素块与相邻超像素块的主元方向差异程度，该目标图像对应的超像素块的总数量，为该目标图像对应的该超像素块与该超像素块对应的邻域超像素块主元方向的多样性；设置超像素组个数的初始值为200，以10的步长遍历到400，将主元方向多样性最大时对应的超像素组个数，以此为标准完成图像的分割，得到纺织物产品的目标图像对应的
各超像素块以及纺织物样品的目标图像对应的各超像素块，并将区域块的主元方向作为超像素块的方向。4.如权利要求3所述的一种用于纺织物的图案...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨军，杨佳佳，陈睿，
申请(专利权)人：南通佳果纺织工艺品有限公司，
类型：发明
国别省市：