基于通用学习字典的机织物纹理表征

为了提高学习字典的通用性,使其对不同织物密度样本均具有良好重构效果,提出一种包含多种织物纹理特征的通用学习字典构造方法。首先确定不同织物密度样本的取样尺寸和优化用于重构不同织物密度样本的学习字典原子个数,然后依据优化的参数训练得到不同织物密度样本的字典,最后将上述字典进行合并得到通用学习字典。针对不同密度的机织物纹理图像样本分别分析了取样尺寸和字典原子个数对图像重构误差的影响。试验结果表明:通用学习字典对不同机织物纹理的表征性能明显优于离散余弦变换字典。认为:通用学习字典具备了对多种不同密度织物的通用性,重构性好。     

基于通用字典的局部机织物纹理稳定表征

为改善固定字典表征织物纹理的效果,提出基于通用字典表征织物纹理的方法。首先,对字典学习法进行优选,分别选取8种任意正常织物样本和20种不同组织结构样本,采用优选后的字典学习法得到了1种普通通用字典、4种组织结构通用字典和1种联合组织结构通用字典。最后对通用字典的有效性进行试验验证,发现普通通用字典较固定字典能更好地适应织物纹理;在此基础上,比较了3种通用字典的性能。结果表明:在同等试验条件下,与固定字典相比,通用字典能更好地表征织物纹理;不同类型的通用字典可具有较好的通用或专用性。     

基于K-SVD学习字典的机织物纹理表征及应用

为更好地适应机织物纹理以及减少程序的运行时间,选取平纹、斜纹、缎纹3种组织结构采用Ｋ?奇异值分解（K-SVD）的方法训练得到一个自适应字典。以峰值信噪比、结构相似性为指标,探讨不同稀疏基数对机织物纹理图像重构的影响,针对不同的应用,选取了合适的稀疏基数T。利用该字典重构机织物纹理图像,在此基础上检测织物瑕疵。实验结果表明：T=6 时,算法不仅能有效重构机织物纹理图像（PSNR和SSIM）,而且重构效果要优于初始离散余弦转换（DCT）字典;T=4 时,K-SVD 字典能更好地适应瑕疵样本,且鉴别瑕疵的能力更强。     

机织物密度对字典学习纹理表征的影响

为探讨纺织品表观质量的客观、智能评定方法,使用不同密度的机织物图像,采用子窗口样本获取方式作为学习样本,以离散余弦字典作为初始学习字典,选择基于最小二乘的字典学习算法求解用于表征织物纹理图像的字典,再通过字典元素的线性组合对织物图像进行重构。以均方误差为指标,首先讨论织物图像灰度值分布对字典学习算法重构误差的影响,然后对图像灰度值进行标准化处理,在此基础上探讨织物经纬密度对重构图像误差的影响。实验结果发现,当字典个数等于9时,织物密度在150 ~ 360根/10 cm之间,随着织物密度的增加,平纹重构图像的均方误差先变大,以后不再增加,而斜纹重构图像的均方误差增大。     

基于过完备字典稀疏表示的云分类研究

针对目前云类别自动识别方法较少的问题,提出了一种基于过完备字典稀疏表示的云分类的新方法.该方法用不同的云类型样本去建立自适应的过完备字典,提取字典特征,设计稀疏分类器,确定样本的云类型.仿真分析结果显示,本方法识别Ca,CsCd,AsAc,NsCu,Cb云类型的准确率分别为100%,63.5%,90.3%,94.1%,98.2%,全局分类准确率为89.2%,优于支持向量机分类器和传统的稀疏表示分类器.     

基于过完备字典的点云数据稀疏表示方法

随着三维扫描设备的飞速发展,如今所能获取的点云数据越来越复杂,这给模型的存储、处理带来了很大困难。近年来,新兴的压缩感知理论指出在变换基下稀疏的信号可由少量观测来实现精确重建,这为信号的编码开辟了新的途径。因此,本文利用点云数据的局部几何相似性,提出一种点云数据的稀疏表示方法,为基于压缩感知理论的点云数据编码奠定基础。     

基于离散余弦变换的数字水印技术研究

数字水印技术在所有权保护、认证、指纹、拷贝控制、访问控制和广播监控方面都有重要的应用。本项目将研究方向锁定在变换域上,提出了新的解决方案。     

基于快速傅里叶变换与织物纹理能量算法的起毛起球织物纹理滤除

在织物起毛起球图像处理过程中,织物纹理信息的滤除是实现毛球分割至关重要的一步,而不同的图像包含的纹理、毛球信息不同,在用傅里叶变换对图像进行处理时需要采用不同滤波半径。因此,在处理过程中选取的滤波半径是实现纹理滤除的关键因素。本文将快速傅里叶变换与织物纹理能量的算法相结合,根据能量2次差值拟合曲线实现毛球与纹理分离时最佳滤波半径的自动获取,然后通过反傅里叶变换得到分离的纹理信息和毛球信息,实现织物纹理的滤除,最后分割出完整的毛球信息。     

基于Radon变换的织物倾斜和纹理方向检测

为减少织物倾斜对自动检测的影响,采用Radon变换对织物图像中织物倾斜和纹理方向进行检测。先利用计算机模拟生成与纱线粗细相同和间隔一致的平纹织物,对该图像进行Radon投影变换,分析经纬纱和纹理方向与Radon变换投影轮廓曲线峰值的对应关系,得出图像倾斜角和投影角之间的关系。之后对10个织物图像中织物倾斜进行检测,分析织物的经纱方向、纬纱方向、纹理方向、经纬向夹角。通过与人工测试数据比较发现,基于Radon变换的测试方法对织物图像的倾斜和纹理方向检测更具有优越性。     

基于小波变换的机织物高密度检测

针对目前高密度机织物密度自动检测算法测量精度较低的现象,提出在三原组织织物密度自动检测过程中,利用小波变换的分解与重构特性分析预处理后的织物图像,对分解的子图像进行二值化、平滑处理来提取纱线周期性特征参数,统计二值图像中黑白循环更替次数来确定织物经纬密度。为提高密度检测精度,采用分区域平滑减小了斜纹纹路的影响;通过缎纹织物图像反面获取纬纱信息消除缎纹组织织物浮长的影响;运用形态学滤波去除因高密度织物上纱线毛羽导致平滑过程中出现的细条块。实验结果表明:该方法检测误约为1.00%,测量精度较高,具有一定的实用参考价值。     

Defect detection on the fabric with complex texture via dual-scale over-complete dictionary

This paper proposed a defect detection algorithm for fabrics with complex texture based on dual-scale over-complete dictionary. The core was to learn the features of defect-free fabrics using dual-scale over-complete dictionary. The traditional defect detection methods generally showed a favorable effect on plain cloth or twill, etc., while poor effects on plaids or stripes, etc. with complex texture. Considering the large variations of the defect size of different kinds, this study used dual-scale dictionary to enhance self-adaptability of defect detection. Subsequently, the increase in the false detection rate brought by dual-scale detection was effectively avoided using fusion algorithm of different scales. The experiment based on TILDA database suggested that the algorithm proposed achieved a detection rate of 96.5% and a false detection rate of 5.5% for complex texture. Moreover, this algorithm showed favorable self-adapting ability to other fabrics on our own database. Through the downsampling operation on large-scale samples, the computing time was greatly reduced as compared to single-scale algorithm.     

应用频谱图的机织物纹理分析

利用傅里叶变换技术将空间域的纹理图像变换到频率域中,采用频谱图对机织物纹理信息进行分析。通过傅里叶变换技术得到机织物图像的频谱图,利用阈值分割曲线选取合适的阈值对频谱图进行分割,然后用邻域最大值的方法找到织物纹理的特征坐标点。根据坐标点与实际频率的关系计算机织物纹理的频率范围。实验结果表明,随着密度的增大织物纹理的频率增加,斜纹和缎纹的频率范围比平纹织物的大,常见机织物的纹理为中低频。     

涤纶机织拉毛产品的开发

通过比较针织拉毛产品和机织拉毛产品的工艺流程,讨论了两种织物的特点,叙述了涤纶机织拉毛产品的开发思路,提出了涤纶拉毛织物加工过程中的主要难点和解决这些难点的基本方法.     

机织物图像自动纠偏方法的研究

图像纠偏在织物组织结构参数自动识别过程中直接影响识别结果.本文通过对织物图像去噪、直方图均衡化等预处理操作后,对图像进行水平和垂直边缘检测;同时为提高倾斜角度识别的准确度和算法运行效率加入细化处理,然后对细化后的图像进行Hough变换,检测倾斜角度,最后对图像进行旋转实现旋转纠偏.通过对不同机织物图像进行纠偏处理实验,证明了该方法的有效性和可靠性.     

多层接结三维机织物的制备与结构分析

以经重平为基础组织制备了两种多层接结三维织物,分别对织物进行经纬向切片,通过对设计的结构示意图、已有几何模型图和实际结构图三者的比较,明确了已有几何模型与织物真实结构的差异,得到经纬纱在不同结构中的具体分布形态。     

铜氨纤维机织面料的生产

介绍了纯铜氨纤维机织物的浆纱、织造、前处理、染色、印花,以及后整理的加工技术和要点。铜氨纤维织物织造时应采用合理的浆纱工艺和边组织结构;前处理采用茶皂素卷装温堆、高温短蒸工艺;染色和后整理加工需严格筛选染料和柔软剂;每一加工工序均采用卷装方式,可获得手感柔软、悬垂性好、色泽饱满艳丽、色牢度佳的纯铜氨纤维机织高档服装面料。     

机织弹力织物的染整

对江浙地区近几年流行的机织弹力织物从原料选用、组织结构、织造生产及染整加工等各工序作了综合论述，并列举了新产品开发的实例。