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基于對(duì)比度和GrabCut算法的服飾圖案元素提取

發(fā)布時(shí)間:2021-08-03 05:36
  服飾產(chǎn)品智能化設(shè)計(jì)是服裝行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。而面對(duì)海量的服飾圖案,圖案信息快速高效的讀取還存在以下一些的問題:首先,服飾圖案以面料為載體,而面料中固有的紋理會(huì)對(duì)圖案信息產(chǎn)生干擾,影響有效讀取;再者,服飾圖案中常常包含多個(gè)圖案元素,每個(gè)元素包含了獨(dú)立的內(nèi)在含義,是圖案信息提取的關(guān)鍵,傳統(tǒng)的手工提取圖案元素的方法在處理大批量圖像時(shí)存在明顯不足;其三,現(xiàn)有的服飾圖案元素自動(dòng)提取方法,往往只考慮輪廓信息,而忽略了圖案的顏色信息和內(nèi)部結(jié)構(gòu),無法實(shí)現(xiàn)有效的存儲(chǔ)。針對(duì)以上問題,本課題從服飾圖案圖像紋理剔除、有效信息保留和圖案元素的自動(dòng)提取有效存儲(chǔ)兩點(diǎn)展開研究,文章的主要內(nèi)容如下:本課題分析了服飾圖案數(shù)字化的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),然后以印花織物圖案為例展開研究,用VIZOO X-Tex掃描軟件獲得服飾圖案圖像100例,搭建了服飾圖案圖像處理的軟件平臺(tái)(Open CV 3.4+VS 2017)。選擇雙線性插值法歸一化服飾圖案的尺寸提高傳輸效率;采用雙邊濾波算法剔除載體織物紋理,保留了圖案主結(jié)構(gòu)、色彩、邊緣輪廓信息。同時(shí),本文的雙邊濾波算法與方框?yàn)V波、均值濾波、高斯濾波、中值濾波進(jìn)行比較分析,證明了本... 

【文章來源】:浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】:89 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于對(duì)比度和GrabCut算法的服飾圖案元素提取


圖1.?2文獻(xiàn)?和文獻(xiàn)%獲取的圖案元素??

面料,標(biāo)準(zhǔn)光源,抽屜,掃描儀


浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于對(duì)比度和GrabCut算法的服飾圖案元素提取??表2.1四種印花面料的紋理信息和風(fēng)格??面料?材質(zhì)?紋理圖?面料風(fēng)格??麻棉織物風(fēng)格???*??卜???,.“,?:,’????*????平紋交織??A漆論\遠(yuǎn)邊組織點(diǎn)稀疏??-‘?紗線較粗??丨iii;?秦齡。楸M盡_丨?質(zhì)地厚實(shí)無亮澤??絲綢織物風(fēng)格??平紋交織紗線較細(xì)??B?漆給??緞面質(zhì)地有光澤??輕薄不透明??粗雪紡織物風(fēng)格??斜紋交織紗線較細(xì)??c?雜:壤,:虜爾變組織點(diǎn)密集??手感較硬無光澤??厚薄適中??薄雪紡織物風(fēng)格??斜紋交織紗線較細(xì)??D?祕(mì)■^參:_?:'_:帽_?麵點(diǎn)密集??手感滑爽有光澤??輕薄較翻??(1)顏色保真性能好。掃描面料前首先進(jìn)行了顏色校正,將24色色板置入掃描儀器??中校準(zhǔn)顏色。拍攝面料時(shí),把下圖2的抽屜推進(jìn)去,掃描儀器內(nèi)部提供標(biāo)準(zhǔn)光源拍攝,可??排除外界不確定光源產(chǎn)生的色差,使面料受光均勻。??(2)圖案邊緣輪廓完整、線條平滑。掃描設(shè)備頂部的相機(jī)多次自動(dòng)拍攝,最后合成面??料掃描圖,不會(huì)因拍攝條件產(chǎn)生圖像噪點(diǎn)和污點(diǎn)。??13??

過程圖,圖案,過程,面料


浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于對(duì)比度和GrabCut算法的服飾圖案元素提取??:二_?>■-?二^?廠?卜-T.r-.…?.……卜.,一?..?.: ̄4綱-^一.,十??ilmlllilS??(a)圖案排版??(b)定制的印花面料?(c)面料掃描儀器??圖2.1印花圖案數(shù)字化圖像采集過程??2.2實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建??本課題搭建環(huán)境配置的操作系統(tǒng)為WindowlO系統(tǒng)家庭版64位(10.0版本18362),??表2.?2展示了本課題研究所用計(jì)算機(jī)的硬件配置。??表2.?2計(jì)算機(jī)的硬件配置??硬件名稱?配置信息??處理器?Intel?(R)?Core?(TM)丨5?-?4460?CPU?@?1???90?GHz??內(nèi)存?Windows?(C:)?101GB??顯卡?Nvidia?GeForce?800?M??系統(tǒng)制造商及計(jì)算機(jī)名?LENOVO?DESKTOP?-?LT18GPT??系統(tǒng)型號(hào)?10150??芯片類型?Intel(R)?HD?Graphics?Family??微軟最新的系列產(chǎn)品Visual?Studio?2017?(簡(jiǎn)稱VS),可支持多種編程語言,支持編??寫Windows通用程序、IOS、Android移動(dòng)平臺(tái)應(yīng)用。??Open?Source?Computer?Vision?Library?(Open?CV)?[36]是一個(gè)跨平臺(tái)視覺庫,廣泛應(yīng)用??圖像處理與識(shí)別領(lǐng)域等領(lǐng)域,具有輕量級(jí)而且高效,支持多種操作系統(tǒng)上運(yùn)行,支持各種??14??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合形態(tài)學(xué)連通域和CV模型的民族服飾圖案紋樣元素分割方法[J]. 侯小剛,陳洪,趙海英.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2019(03)
[2]藍(lán)印花布紋樣建模與重構(gòu)[J]. 陶晨,段亞峰,徐蓉蓉,楊劍平,周赳.  紡織學(xué)報(bào). 2019(03)
[3]應(yīng)用輪廓線擬合提取藍(lán)印花布圖案基元[J]. 賈小軍,鄧洪濤,滕姿,曾丹.  紡織學(xué)報(bào). 2018(08)
[4]紡織品圖案主結(jié)構(gòu)的快速提取方法[J]. 田俊杰,張李超,趙星,白宇.  紡織學(xué)報(bào). 2018(04)
[5]血液紅細(xì)胞圖像自適應(yīng)標(biāo)記分水嶺分割算法[J]. 王婭.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(12)
[6]采用紋理平滑的印花織物圖案輪廓提取[J]. 向軍,張杰,潘如如,韓要賓,張繼東,高衛(wèi)東.  紡織學(xué)報(bào). 2017(11)
[7]服飾刺繡圖案的自動(dòng)提取與色塊分割[J]. 王曉予,向軍,潘如如,梁惠娥,高衛(wèi)東.  紡織學(xué)報(bào). 2017(09)
[8]剪紙圖案的構(gòu)造模式分析和數(shù)字化建模[J]. 陳佳舟,胡文文,繆永偉,陳敏燕,彭群生.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(09)
[9]織物圖案連續(xù)性識(shí)別[J]. 陶晨,周赳,奚柏君.  紡織學(xué)報(bào). 2016(08)
[10]基于多特征融合的織物印花圖像分割[J]. 曹麗,胡旭東.  紡織學(xué)報(bào). 2016(08)

碩士論文
[1]民族圖案基元分割算法研究與應(yīng)用[D]. 劉菲朵.北京郵電大學(xué) 2016
[2]維吾爾族傳統(tǒng)紋飾圖案研究及基于構(gòu)圖規(guī)則的特征提取與分析[D]. 馬依拉·亞爾買買提.東華大學(xué) 2013



本文編號(hào):3319041

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