纺织学报 ›› 2012, Vol. 33 ›› Issue (11): 57-60.

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基于小波分解系数的织物图像分类分割

韩永华1 刘成霞2 汪亚明1 孙麒1   

    1. 浙江理工大学信息学院
    2. 浙江理工大学服装学院
  • 收稿日期:2011-11-28 修回日期:2012-07-16 出版日期:2012-11-15 发布日期:2012-11-20
  • 通讯作者: 韩永华 E-mail:hanyonghuahan@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目;浙江省自然科学基金资助项目;浙江省教育厅科研资助项目;浙江理工大学省级实验改革项目

Fabric image classification segmentation based on wavelet transform coefficient

  • Received:2011-11-28 Revised:2012-07-16 Online:2012-11-15 Published:2012-11-20

摘要: 针对既考虑颜色域又考虑空间域的分割算法对小纹理织物图像产生较大分割失真,而只考虑颜色域信息的算法又对大纹理粗糙图像的纱线缝隙不能有效去除的问题,提出了基于小波分解能量的织物分类算法,先判断出织物粗糙与否,再选用相应算法分割。发现由纱线缝隙等造成的较大纹理主要存在于小波变换的2、3级细节图像上,通过计算这两级的分解系数能量和,判断是否属于大纹理织物,再依据2、3级的能量比判定粗糙程度,实现对织物的分类分割。

关键词: 织物图像, 分割, Mean Shift, 小波变换

Abstract: First discussed the features of segmentation algorithm that considered the spatial information. It has been found that the better segmentation result was achieved in coarse fabric than small texture one. If the small texture fabric has many details in the image, the segmentation algorithm that considered only color space information could be selected. Based on the above discussion, we should classify the fabric before segmentation. Experiments proved that the texture information mainly existed in the 2 and 3 detail sub image. Based on the decomposition coefficient energy, can distinguish the classification of the fabric from the texture view. And the coarse level can be detected too by the energy ratio of 2 and 3 detail images.

Key words: fabric image, segmentation, mean shift, wavelet transformation

中图分类号: 

  • TS 391.41
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