本發(fā)明涉及機(jī)器視覺(jué)與圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法。

背景技術(shù)：

紡織行業(yè)一直是中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的重要保障之一，而作為中國(guó)重要出口紡織產(chǎn)品之一的錦綸，近幾年的發(fā)展已是相當(dāng)迅速。在錦綸絲生產(chǎn)過(guò)程中，由于環(huán)境(包括溫度、濕度、張力等)的差異，不同批次的錦綸絲染色能力不盡相同。因此，對(duì)于錦綸生產(chǎn)企業(yè)來(lái)說(shuō)，錦綸絲染色能力判定對(duì)后期生產(chǎn)與銷(xiāo)售至關(guān)重要，將不同批次的錦綸絲劃分到不同染色能力等級(jí)，并進(jìn)行歸類(lèi)、包裝和銷(xiāo)售，對(duì)提高我國(guó)錦綸行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義。目前，國(guó)內(nèi)織襪染色等級(jí)評(píng)定過(guò)程包括織襪、染色以及判色三道工序，而對(duì)于判色工序，不少生產(chǎn)企業(yè)仍沿用上世紀(jì)老舊的人工目測(cè)方法，該方法簡(jiǎn)單易行，但判色結(jié)果與技術(shù)工人的能力高低、熟練程度，工作車(chē)間的光照條件等因素息息相關(guān)，缺乏穩(wěn)定性與信服度。在實(shí)際的判色工序中，工人難以確定不同批次錦綸絲的主色，僅僅通過(guò)自己的眼睛，對(duì)比不同襪筒顏色的深淺，以此區(qū)分染色效果，整個(gè)過(guò)程缺乏對(duì)不同襪筒色差的定量描述，且耗費(fèi)大量人力與物力，其效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于西方發(fā)達(dá)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)。

由此看來(lái)，探索一種基于機(jī)器視覺(jué)與圖像處理技術(shù)的錦綸絲染色能力判定方法已顯得刻不容緩。部分企業(yè)嘗試?yán)矛F(xiàn)有判色儀拍攝襪筒圖像，將錦綸絲染色能力判定交給電腦執(zhí)行，替代老舊的人工目測(cè)方法。由于判色儀利用點(diǎn)光源提供光照，拍攝的襪筒圖像都存在光照不均情況，將襪筒圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榫鶆蚬庹諚l件下的圖像至關(guān)重要。光照不均處理能夠提取襪筒圖像中不均勻的光照成分，還原襪筒圖像的真實(shí)顏色特征，對(duì)后續(xù)染色能力判定的成敗具有決定性的作用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決目前判斷錦綸絲染色能力時(shí)難以還原襪筒圖像的真實(shí)顏色特征，導(dǎo)致判定結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確判斷錦綸絲染色能力的基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是，

一種基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法，包括以下步驟：

步驟一，將判色儀拍攝的襪子圖像分割為襪筒部分與非襪筒部分；

步驟二，從襪筒部分中選取校正區(qū)域；

步驟三，對(duì)選取的校正區(qū)域進(jìn)行光照校正，得到具有均勻光照分布的rgb彩色圖像；

步驟四，將得到的具有均勻光照分布的rgb彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

步驟五，利用具有一定寬度的窗口在灰度圖像的直方圖中平移，尋求包含像素個(gè)數(shù)最多的窗口，計(jì)算此窗口內(nèi)所有像素的平均灰度值作為最終判色值。

所述的一種基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法，所述的步驟一中，分割襪子圖像的具體步驟為：

利用具有縱向模板gy的sobel邊緣檢測(cè)算子，將判色儀拍攝圖像分割為襪筒部分與非襪筒部分，其中g(shù)y由下式表示：

所述的一種基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法，所述的步驟二中，從襪筒部分中選取校正區(qū)域的具體步驟為：

找出襪筒部分的中心點(diǎn)，然后選取大小為m×n的矩形區(qū)域作為校正區(qū)域，其中矩形區(qū)域的中心點(diǎn)即為襪筒部分的中心點(diǎn)，m表示行，取值為120，n表示列，取值為180。

所述的一種基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法，所述的步驟三中，對(duì)選取的校正區(qū)域進(jìn)行光照校正的具體步驟為：

利用retinex理論通過(guò)下式對(duì)選取的矩形區(qū)域進(jìn)行光照校正，

式中，*表示卷積運(yùn)算，{ωk}(k＝1,2,3)表示與高斯函數(shù)相關(guān)的權(quán)重，取值為{1/3,1/3,1/3}，尺度參數(shù){ck}(k＝1,2,3)取值為{15，80，250}，(m,n)為像素的坐標(biāo)，k為歸一化因子，使得通過(guò)校正得到具有均勻光照分布的rgb彩色圖像。

所述的一種基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法，所述的步驟四中，轉(zhuǎn)換為灰度圖像的具體步驟為：

通過(guò)公式a＝k1×r+k2×g+k3×b，將步驟三中的rgb彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像a，其中k1＝0.3，k2＝0.59，k3＝0.11，r、g、b分別為步驟三中得到的具有均勻光照分布的rgb彩色圖像的紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色分量。

所述的一種基于retinex光照校正的錦綸絲染色能力判定方法，所述的步驟五中，計(jì)算得到最終判色值的具體步驟為：

采用窗口寬度w為6的窗口在灰度圖像a的直方圖中平移，尋求包含像素個(gè)數(shù)最多的窗口，最終判色值通過(guò)下式求得：

本發(fā)明的技術(shù)效果在于，能夠?qū)庹涨闆r進(jìn)行校正，并通過(guò)選取校正后灰度圖像的直方圖內(nèi)具有一定寬度的窗口，統(tǒng)計(jì)最終判色值，得到準(zhǔn)確的染色能力數(shù)據(jù)。本發(fā)明利用機(jī)器視覺(jué)及圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了錦綸絲染色能力判定的自動(dòng)化，對(duì)其它紡織品的染色能力評(píng)定也具有借鑒意義。

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明錦綸絲染色能力判定系統(tǒng)框圖

圖2為襪筒拍攝實(shí)例

圖3為直方圖內(nèi)有效像素選取示意圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明的基本思想是利用邊緣檢測(cè)算子將判色儀拍攝圖像分割為襪筒部分與非襪筒部分，對(duì)襪筒部分中心的矩形區(qū)域進(jìn)行光照校正，選取校正后灰度圖像的直方圖內(nèi)具有一定寬度的窗口，統(tǒng)計(jì)最終判色值，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的錦綸絲染色能力判定。

根據(jù)以上思想，本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖，具體闡述本發(fā)明的實(shí)施方式。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

為解決在錦綸絲染色能力判定方面遇到的問(wèn)題，專(zhuān)用判色儀拍攝的襪筒實(shí)例如圖2所示，其中區(qū)域1表示的是襪筒部分，區(qū)域2、區(qū)域3與區(qū)域4表示的是非襪筒部分，拍攝圖像大小為320×240。

利用具有縱向模板gy的sobel邊緣檢測(cè)算子，將判色儀拍攝圖像分割為襪筒部分與非襪筒部分，其中g(shù)y由下式表示：

找到襪筒部分的中心點(diǎn)，再?gòu)囊m筒部分中選取大小為m×n的矩形區(qū)域，其中矩形區(qū)域的中心點(diǎn)即為襪筒部分的中心點(diǎn)，m表示行，取值為120，n表示列，取值為180；

利用retinex理論對(duì)選取的矩形區(qū)域進(jìn)行光照校正，得到具有均勻光照分布的rgb彩色圖像。假設(shè)待處理的矩形區(qū)域各顏色分量x(可為r、g或b)均由兩部分組成，即對(duì)應(yīng)于高頻成分的反射分量l與對(duì)應(yīng)于低頻成分的光照分量i，三者之間的關(guān)系如下所示：

x＝l·i

轉(zhuǎn)換到對(duì)數(shù)形式，如下式所示：

log[x]＝x＝log[l·i]＝log[l]+log[i]＝l+i

可以看出，只要估計(jì)出光照分量i，就可以求得l，達(dá)到光照校正目的。

由于待處理的矩形區(qū)域?yàn)閞gb彩色圖像，retinex理論通過(guò)下式對(duì)顏色分量x單獨(dú)增強(qiáng)：

式中，“*”表示卷積運(yùn)算，{ωk}(k＝1,2,3)表示與高斯函數(shù)相關(guān)的權(quán)重，取值為{1/3,1/3,1/3}，尺度參數(shù){ck}(k＝1,2,3)取值為{15，80，250}，(m,n)為像素的坐標(biāo)，k為歸一化因子，使得

隨后，retinex理論通過(guò)對(duì)增強(qiáng)后的各顏色分量進(jìn)行顏色恢復(fù)與增益/補(bǔ)償操作，并將各顏色分量重新組合，得到本發(fā)明需要的校正后的彩色圖像。

通過(guò)公式a＝k1×r+k2×g+k3×b，將步驟三中的rgb彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像a，其中k1＝0.3，k2＝0.59，k3＝0.11，r、g、b分別為步驟3中的彩色圖像的三個(gè)顏色分量；

利用具有一定寬度w的窗口在灰度圖像a的直方圖中平移，尋求包含像素個(gè)數(shù)最多的窗口，計(jì)算此窗口內(nèi)所有像素的平均灰度值作為最終判色值，其中w取值為6。最終判色值通過(guò)下式求得：