一种基于动态序列图像的织物形态风格评价方法技术

本发明专利技术涉及一种织物形态风格评价方法，属于纺织领域。一种基于动态序列图像的织物形态风格评价方法，其特征在于利用CCD数码相机对织物面料的运动过程进行动态拍摄，得到织物运动的多帧动态序列视图；从同一帧的所有拍摄的视图上提取特征点；将对应视图上的特征点进行立体匹配并计算匹配点的三维坐标；从获得的特征点的三维坐标计算织物的基本运动物理量；根据织物的基本运动物理量及运动特征提取织物动态特征参数；对织物的物理性能进行测量；对这些测量的物理量进行因子分析；计算动态特征参数与织物物理性能间的关联关系，结合基于物理性能测量中提取形态风格评价因子，得到基于动态序列图像的形态风格评价因子，完成织物形态的评价。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种织物形态风格评价方法，属于纺织领域。，其特征在于利用CCD数码相机对织物面料的运动过程进行动态拍摄，得到织物运动的多帧动态序列视图；从同一帧的所有拍摄的视图上提取特征点；将对应视图上的特征点进行立体匹配并计算匹配点的三维坐标；从获得的特征点的三维坐标计算织物的基本运动物理量；根据织物的基本运动物理量及运动特征提取织物动态特征参数；对织物的物理性能进行测量；对这些测量的物理量进行因子分析；计算动态特征参数与织物物理性能间的关联关系，结合基于物理性能测量中提取形态风格评价因子，得到基于动态序列图像的形态风格评价因子，完成织物形态的评价。【专利说明】
本专利技术涉及一种织物形态风格评价方法，尤其涉及。
技术介绍
织物的形态特征是指织物在赋形中形成的线条形态刺激视觉器官后产生的一种涉及心理映射的感觉效果。它可以通过织物的刚柔性、赋形性和形态稳定性等物理概念间接加以表达，即服装织物的物理力学性能(如拉伸、剪切、弯曲等)影响着服装的外观。70年代，以京都大学高分子化学系教授川端季雄为首的织物风格评价与标准化委员会(HESC)开发了川端风格仪(KES-F)系统，该系统基于尽可能全面地反映织物特性的出发点，从织物的力学性能如弯曲刚度、剪切刚度等以及其他一些复合性能(如由表面摩擦和几何学的粗糙度与力学性能混合感觉到的表面光滑性)，来评价织物的风格感觉特性。他们通过测试拉伸、压缩、剪切、弯曲和表面性能五项基本力学性能中的16项物理指标，再加上单位面积质量来推断织物的手感风格。该系统在大量工作的基础上，将不同用途织物的风格分解成若干个基本风格，并将综合风格和基本风格量化，分别建立织物物理力学量和基本风格值之间、基本风格值和综合风格值之间的回归方程式，并根据织物的基本风格来决定服装的用途。Postle等人开发出了可用于织物外观、手感和机械性能的简便测试与快速评价的FAST系统。与KES-F系统不同的是，FAST系统基于简单测量的出发点，有选择性地测量织物在小应力、小变形条件下的压缩、弯曲、拉伸、剪切四项基本力学性能和尺寸稳定性，其力学性能实质上只是简单地测试了织物在一些特征性的小应力条件下的变形，而且未像KES-F那样测试织物的变形回复过程。已有的织物风格评价的研究现状表明，现有的评价标准不能真正从客观上全面、方便地评价织物的形态风格特征，主要表现在以下两个方面:第一，在织物形态风格的测定和评价中，三维动态风格参数的分析、处理较少，各评价指标中的测量数据多由织物静态时测得；第二，分指标多次测量再综合评价的方法增加了评价工作的繁复性，测量时得出的数据受主观因素的影响较大，且有些指标对实际生产检测的意义不大。我国作为一个纺织大国，近年来纺织行业取得了飞速的发展，在服装企业中，织物形态风格的优劣对于织物的选用和开发、服装设计具有至关重要的作用。如果能有一种完善可行的织物形态风格的评价标准，就可以预测或区分各织物和服装的动态外观效果，从而可大大提高织物和服装产品在设计、开发、销售等各环节的效率。目前用仪器客观地测试织物的物理机械特性已不是难事，但如何把仪器测试值与人的感官评定结果联系起来，即寻找织物物理量与风格心理量间的关系表达式，一直是研究的重点。尽管研究取得了很大进展，但一直存在一个最基本的问题，那就是:在以往的评价中，所采取的测量方法主观性比较大，获得的测量数据受人的主观因素比较大。因此，在织物的形态风格评价领域，对织物的形态采取怎样的检测方法，进而选取表征织物形态的特征参数是关键。因此亟待发展一种非接触式的测量方法去科学评价织物的风格。多目立体视觉是计算机立体视觉中的重要分支，同时是近年来计算机视觉中研究的热点。基于多目立体视觉的图像配准技术是根据人在大脑中将左右眼图像融合成立体图像的原理，使用标定后的若干个摄像头进行同步拍摄获得同一物体在相同条件下不同位置的图像，然后根据所获取的二维图像的视差和像素点灰度信息进行计算，获取像素点的第三维深度信息。关于双目立体视觉的应用层出不穷，如Ryan WhiteRyan White采用多台高速摄像机对印有特殊图案织物进行运动捕捉，用近似推理的思想挖掘局部领域信息与整体应力信息，以此来确定褶皱在织物上堆积的位置，运用该方法，实现了手臂弯曲时在肘部形成的织物褶皱形状、裤子快速移动时的形态、服装突然被触及时的相应织物部位形状的三维重建；Daniel Vlasic>Vogiatzis>Hernandez也运用多角度的广度立体视差法对抓取服装的运动状态进行了研究，利用特征点位置在织物三维重建的表面建立三角网格，再利用插值对表面进行光滑处理，较好地获得了织物在虚拟世界中的展示效果。那么，利用多角度的高速摄像机可以从整体上客观、精确地把握织物的运动情况，为科学地描述织物动态外观形态提供了参考。本专利技术正是围绕双目立体视觉对织物的动态捕捉而展开的。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供，解决对于织物的形态风格评价中，采取的测量方法和检测评价方法主观性过大，而且需要分指标进行多次测量再综合评价，工作繁复且数据不精确的问题。技术方案，其特征在于:包括利用设置的多台CCD数码相机对织物面料的运动过程进行动态拍摄，得到织物运动的多帧动态序列视图的步骤；利用计算机视觉处理技术从同一帧的所有拍摄的视图上提取特征点的步骤；将对应视图上的特征点进行立体匹配并计算匹配点在世界坐标系中的三维坐标的步骤；从获得的特征点的三维坐标计算织物的基本运动物理量的步骤，所述基本运动物理量包括各特征点在X，Y，Z方向上的位移、速度、加速度；根据织物的所述基本运动物理量及运动特征提取织物动态特征参数的步骤，所述织物动态特征参数包括织物面料在Z方向上能达到的最大累积位移、运动过程中织物表现出来的“波”形曲线在最凹处时的曲率以及“波”形曲线在运动过程中的保形率；采用传统的测量方法对织物的物理性能进行测量的步骤，所述的物理性能包括织物结构参数与物理机械性能；然后，对这些测量的物理性能进行因子分析的步骤，提取计算与织物形态风格相关的3个主因子，所述3个主因子分别为悬垂投影因子、悬垂美感因子、波均匀度因子；计算所述动态特征参数与织物物理性能间的关联关系，结合对测量的物理性能进行因子分析的步骤中提取计算的形态风格评价因子，得到基于动态序列图像的3个形态风格评价主因子，完成织物形态在视觉方面的形态风格评价。进一步，所述传统的测量方法包括使用FAST织物风格仪、静态悬垂仪和密度镜对对织物的物理性能进行测量。进一步,所述提取特征点的步骤中，采用Canny边缘检测算法和Harris角点检测算法结合进行特征点的提取，再采用SIFT特征点匹配算法和双目视觉视差原理获得各特征点在世界坐标系中的三维坐标。进一步，所述得到的基于动态序列图像的3个形态风格评价主因子，完成织物形态在视觉方面的评价，其中所述3个主因子的计算式如下:【权利要求】1.，其特征在于:包括利用设置的多台CCD数码相机对织物面料的运动过程进行动态拍摄，得到织物运动的多帧动态序列视图的步骤；利用计算机视觉处理技术从同一帧的所有拍摄的视图上提取特征点的步骤；将对应视图上的特征点进行立体匹配并计算匹配点在世界坐标系中的三维坐标的步骤；从获得的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于动态序列图像的织物形态风格评价方法，其特征在于：包括利用设置的多台CCD数码相机对织物面料的运动过程进行动态拍摄，得到织物运动的多帧动态序列视图的步骤；利用计算机视觉处理技术从同一帧的所有拍摄的视图上提取特征点的步骤；将对应视图上的特征点进行立体匹配并计算匹配点在世界坐标系中的三维坐标的步骤；从获得的特征点的三维坐标计算织物的基本运动物理量的步骤，所述基本运动物理量包括各特征点在X,Y,Z方向上的位移、速度、加速度；根据织物的所述基本运动物理量及运动特征提取织物动态特征参数的步骤，所述织物动态特征参数包括织物面料在Z方向上能达到的最大累积位移、运动过程中织物表现出来的波形曲线在最凹处时的曲率以及波形曲线在运动过程中的保形率；采用传统的测量方法对织物的物理性能进行测量的步骤，所述的物理性能包括织物结构参数与物理机械性能；然后，对这些测量的物理性能进行因子分析的步骤,提取计算与织物形态风格相关的3个主因子，所述3个主因子分别为悬垂投影因子、悬垂美感因子、波均匀度因子；计算所述动态特征参数与织物物理性能间的关联关系，结合对测量的物理性能进行因子分析的步骤中提取计算的形态风格评价因子，得到基于动态序列图像的3个形态风格评价主因子，完成织物形态在视觉方面的形态风格评价。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：顾沁婷，李艳梅，鞠帆，韩清云，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：