纺织学报 ›› 2014, Vol. 35 ›› Issue (4): 47-0.

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基于频域特征点提取的素色机织物密度识别算法

王庆涛1 马崇启1 高雨田2 吕汉明1 买巍1   

    1. 天津工业大学纺织学部
    2. 天津市天纺投资控股有限公司
  • 收稿日期:2013-05-30 修回日期:2013-12-25 出版日期:2014-04-15 发布日期:2014-04-14
  • 通讯作者: 马崇启 E-mail:tjmcq@tjpu.edu.cn

Identification algorithm of plain woven fabric density via feature point extraction in frequency domain

  • Received:2013-05-30 Revised:2013-12-25 Online:2014-04-15 Published:2014-04-14

摘要: 通过计算机图像处理技术对织物图像进行分析,利用傅里叶变换技术将织物图像从空间域转换到频率域,并采用对比度拉伸、高斯低通滤波等图像预处理手段来增强图像质量,然后使用阈值处理技术对织物频谱图进行处理,得到包含织物密度信息的特征点坐标。通过频谱图上特征点坐标和空间域周期的对应关系,经计算最终得到织物经纬密度。实验结果表明,织物密度识别最高误差为2.8%,此方法可以实现三原组织素色织物的经纬密度的自动识别。

关键词: 图像处理, 织物图像, 傅里叶变换, 阈值处理, 织物经纬密度

Abstract: The fabric image was firstly converted from the spatial domain to the frequency domain using the Fourier transform technique. And enhance image quality by using image pre-processing tools of contrast stretching and Gaussian low-pass filtering. With the threshold processing techniques, the feature points containing the fabric density information were obtained from the above spectrum of the fabric. And at last, the woven fabric density was identified from the feature points coordinates. The experimental results show that, the presented method worked well for the identification of the warp and weft density of Mihara plain fabric with a relative error of 2.8%.

Key words: image processing, fabric image, Fourier transform, threshold processing, fabric density of warp and weft

中图分类号: 

  • TS 101
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