【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉和图形学领域，涉及基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法。
技术介绍
1、竹节纱牛仔织物以其粗犷、朴素的风格在服装和装饰领域得到广泛的应用。竹节纱牛仔织物的外观与竹节的长度、倍率和竹节间距离有关。竹节纱参数的变化会改变织物的外观风格，并且同一种织物的不同位置的外观差别明显。这些织物通常由深色竹节纱作为经纱，白色普通纱作为纬纱编织而成。竹节颜色较深，竹节的长度、粗细及竹节间分离距离不规则，给竹节纱牛仔织物的样品分析及竹节参数提取带来了挑战。在大多数纺织行业中，织物质量是通过人工检测来评价的，比如织物疵点检测、面料检索等。同样地，牛仔织物的竹节参数分析通常是通过手工剪切和称重竹节纱线来进行的。测试者将竹节纱从织物中拆下，分别剪出纱线的竹节部分和基纱部分，测量长度和重量。随后，将测量结果通过公式换算为纱线平均支数、竹节长度、竹节倍率、竹节间距等参数。这种手工方法耗时费力，无法适应多品种小批量生产的生产方式。因此，利用计算机图像技术和深度学习模型识别牛仔织物中的竹节参数已成为该种织物生产中的迫切需要。
<...【技术保护点】
1.基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在于，所述的步骤S2中，构建的图像翻译模型以对抗生成网络作为底层结构，结合成对的牛仔织物图像与竹节标记图像作为约束条件输入模型；
3.如权利要求1或2所述的基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在于，所述的步骤S2中，构建的图像翻译模型中的鉴别器采用能够重构图像中低频与高频信息的PatchGAN网络，PatchGAN将每个图像分成不同的N×N补丁，作为卷积分类器的输入，每...
【技术特征摘要】
1.基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在于，所述的步骤s2中，构建的图像翻译模型以对抗生成网络作为底层结构，结合成对的牛仔织物图像与竹节标记图像作为约束条件输入模型；
3.如权利要求1或2所述的基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在于，所述的步骤s2中，构建的图像翻译模型中的鉴别器采用能够重构图像中低频与高频信息的patchgan网络，patchgan将每个图像分成不同的n×n补丁，作为卷积分类器的输入，每个补丁都是相互独立的。
4.如权利要求1或2所述的基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在于，所述的步骤s2中，图像翻译模型中的损失函数定义如下：
5.如权利要求3所述的基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在于，所述的步骤s2中，图像翻译模型中的损失函数定义如下：
6.如权利要求1或2或5所述的基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法，其特征在于，所述的步骤s3中，采用图像形态学处理技术首先对生成的图像进行灰度和逆二值变换；然后使用3×3的核对变换后的结果依次进行形态学的闭运算与开运算处理；对处理后的图像再次进行二值反变换；...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘如如，宋冰鹏，张宁，向军，何文涛，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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