服飾產(chǎn)品智能化設(shè)計是服裝行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。而面對海量的服飾圖案,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對圖案信息產(chǎn)生干擾,影響有效讀取;再者,服飾圖案中常常包含多個圖案元素,每個元素包含了獨立的內(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存在明顯不足;其三,現(xiàn)有的服飾圖案元素自動提取方法,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),無法實現(xiàn)有效的存儲。針對以上問題,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提取有效存儲兩點展開研究,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,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（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,本文的雙邊濾波算法與方框濾波、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)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．?２文獻(xiàn)？和文獻(xiàn)％獲取的圖案元素??

浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于對比度和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)邊組織點稀疏??－‘?紗線較粗??丨ｉｉｉ；?秦齡�。楸M盡＿丨?質(zhì)地厚實無亮澤??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■＾參：＿?：＇＿：帽＿?麵點密集??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，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)多次自動拍攝，最后合成面??料掃描圖，不會因拍攝條件產(chǎn)生圖像噪點和污點。??１３??

浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于對比度和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實驗環(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算機(jī)的硬件配置。??表２．?２計算機(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)制造商及計算機(jī)名?ＬＥＮＯＶＯ?ＤＥＳＫＴＯＰ?－?ＬＴ１８ＧＰＴ??系統(tǒng)型號?１０１５０??芯片類型?Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）?ＨＤ?Ｇｒａｐｈｉｃｓ?Ｆａｍｉｌｙ??微軟最新的系列產(chǎn)品Ｖｉｓｕａｌ?Ｓｔｕｄｉｏ?２０１７?（簡稱ＶＳ），可支持多種編程語言，支持編??寫Ｗｉｎｄｏｗｓ通用程序、ＩＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ移動平臺應(yīng)用。??Ｏｐｅｎ?Ｓｏｕｒｃｅ?Ｃｏｍｐｕｔｅｒ?Ｖｉｓｉｏｎ?Ｌｉｂｒａｒｙ?（Ｏｐｅｎ?ＣＶ）?［３６］是一個跨平臺視覺庫，廣泛應(yīng)用??圖像處理與識別領(lǐng)域等領(lǐng)域，具有輕量級而且高效，支持多種操作系統(tǒng)上運行，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(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. 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. 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. 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. 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. 2017(11)
[7]服飾刺繡圖案的自動提取與色塊分割[J]. 王曉予,向軍,潘如如,梁惠娥,高衛(wèi)東.  紡織學(xué)報. 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.  計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2016(09)
[9]織物圖案連續(xù)性識別[J]. 陶晨,周赳,奚柏君.  紡織學(xué)報. 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. 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：3319041