李文博,強少衛(wèi)

(西安工程大學 計算機科學學院，陜西 西安 710048)

基于BMP位圖的簇絨機花型圖像處理技術初探

李文博,強少衛(wèi)

(西安工程大學 計算機科學學院，陜西 西安 710048)

對基于BMP位圖的簇絨機花型圖像處理技術進行了初步研究，探討了簇絨機控制系統(tǒng)花型文件的去噪處理、減色等相關問題，詳述了使用中值濾波算法去噪及用改進的K-means算法對顏色過多的BMP位圖進行減色的設想。

簇絨機；BMP；花型；圖像處理；技術設想

地毯是人們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｓ玫募徔棶a(chǎn)品，近年來隨著地毯制造工藝和設備的快速發(fā)展，為地毯產(chǎn)品的生產(chǎn)提供了巨大動力，不僅全球地毯生產(chǎn)發(fā)展很快，而且地毯的質量也不斷提高。隨著簇絨機技術的發(fā)展，人們對地毯花色的要求也越來越高，由于對花型圖像的處理結果直接影響到地毯的質量，從而使得對地毯花形圖像的處理變得越來越重要。為此，本文就簇絨機花型的圖像處理進行了初探。

1 花型文件處理流程

在簇絨系統(tǒng)中首先要將花型位圖解析，將相應的像素數(shù)據(jù)轉化為對應的控制命令，以此來控制簇絨機運作生產(chǎn)地毯。但是數(shù)字圖像在數(shù)字化和傳輸過程中常受到成像設備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，成為含噪圖像；而且一般圖像含色豐富，簇絨機無法直接處理這些圖像生成的控制文件，因為簇絨機所用線的顏色是有限的。故必須對花型圖像進行處理之后再使用，其處理流程如圖1所示。

圖1 花型文件處理流程圖

2 花型文件格式

簇絨CAD系統(tǒng)通常使用自己獨有的、自定義的花型文件格式，需要系統(tǒng)自帶花型數(shù)據(jù)庫，用戶既可以調(diào)用庫中的花型，也可以通過該系統(tǒng)自己設計其他滿足需求的花型。但是這種花型文件格式只有在本系統(tǒng)中才能被識別和打開，這就給實際操作帶來了許多的不方便[1]。

隨著科技的發(fā)展通用花型文件格式的應用越來越廣泛，BMP格式就是其中之一。它是Windows操作系統(tǒng)中的標準圖像文件格式，其位圖文件也可利用一些通用的圖像處理軟件來進行一些設計和修改，通用性大大增強。這在商業(yè)活動中就不需要用戶在客戶端安裝專用系統(tǒng)，不僅節(jié)省了空間，降低了成本，還提高了效率。

2.1 利用中值濾波對BMP位圖去噪

在花型圖案處理過程中噪聲對圖像的輸入、采集和輸出整個過程有巨大的影響。而且對提花地毯的花型圖案來說，地毯圖像的細節(jié)、邊緣是否清晰明了等都對地毯的生產(chǎn)質量有著極為重要的影響。中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一個點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近真實值，從而消除孤立的噪聲點[2]。

中值濾波可以在信號邊緣不被模糊的情況下較好地濾除脈沖噪聲，其優(yōu)良的特性是線性濾波方法所不具備的；中值濾波的算法相對比較簡單，易于用硬件實現(xiàn)。中值濾波是一種非線性濾波技術，常常應用在圖像信號處理中，具有如下優(yōu)點：首先在實際運算過程中，它不需要圖像的統(tǒng)計特性，操作起來很方便。其次在一定條下，它可以克服線性濾波器所造成的圖像細節(jié)模糊，尤其能夠有效地濾除圖像掃描噪聲及脈沖干擾。但對于那些點、線、尖頂細節(jié)較多的圖像則不適合使用中值濾波方法[3]。在實際使用中值濾波方法時，濾波窗口的尺寸一般先用3×3的，再取5×5的，逐步增大直到濾波效果達到要求為止。對于那些有較長輪廓線的圖形圖像，比較適合采用方形或圓形窗口；對于包含尖頂角的圖形圖像，用十字形窗口比較適宜。在使用二維中值濾波時，必須注意保持圖像中有效的細線狀物體?？傮w而言，相較于均值濾波器，中值濾波器能夠較好地保留原來圖像中的躍變部分。中值濾波算法如下：

假設有一個序列s1，s2，…，sm，取濾波窗口長度為n(n為奇數(shù))，對此一維序列進行中值濾波。首先從輸入序列中依次抽出n個數(shù)，si-v，…si-1，…,s1,…si+v，其中i為窗口的中心位置，再將這n個點按數(shù)值大小排列，取其序號為v=(n-1)/2(正中間的序號)的數(shù)值作為輸出。

yi=Med{si-v，…si-1，…,s1,…si+v}i∈z，v= (n-1)/2

二維序列{xij}進行中值濾波時，濾波窗口也必須是二維的，但濾波窗口的形狀可以不同。二維數(shù)據(jù)的中值濾波可表示為

Yi,j=Med{xij}，A為濾波窗口

用這個算法對BMP位圖數(shù)據(jù)進行去噪處理，為其后工作做好準備。

2.2 利用K-means聚類算法進行位圖減色

通常在簇絨工藝中地毯只能含有少量的顏色，而一般的BMP位圖顏色卻很豐富，尤其是真彩色圖像顏色就更多了。過多顏色在簇絨工藝上很難實現(xiàn)，因為簇絨機用線的顏色是有限的，所用地毯花型圖案只能含有較少的顏色。即在使用BMP圖像生成控制文件之前必須對其進行處理，把顏色較多的原圖進行減色處理，從而轉化為含有少量顏色的新位圖，并利用新的位圖生成控制文件。這就要求新的位圖與原圖形狀盡量相似，在此條件下從BMP圖像的許多顏色中提取工藝所要求的幾種主要顏色，也就是簇絨機要使用的線的顏色。

K-means算法自1967年由J.B.MacQueen提出后，已經(jīng)成為數(shù)理統(tǒng)計、模式識別、機器學和數(shù)據(jù)挖掘等領域應用最普遍的聚類算法之一，并衍生出了多種變形算法，共同組成了K-means算法家族；該類算法聚類速度快易于實現(xiàn)，且適用于文本、圖像特征等多種數(shù)據(jù)的聚類分析[1]。

K-means算法以距離作為相似性的評價指標，即兩個對象距離越近相似性就越高，其目的是得到獨立的簇。所以要將距離靠近的所有對象看成一個簇，最終得到所需要的獨立簇。其主要操作是：首先將得到的數(shù)據(jù)劃分成若干組數(shù)據(jù)群，然后找出這些數(shù)據(jù)群的中心點，再計算每一個數(shù)據(jù)點到各個數(shù)據(jù)群中心點的歐幾里得距離；數(shù)據(jù)點距離哪個數(shù)據(jù)群中心最近，就將這個數(shù)據(jù)點劃分到該數(shù)據(jù)群中心所在的數(shù)據(jù)群。

K-means算法的主要計算規(guī)則如下：

假設eu為歐幾里得距離(標識數(shù)據(jù)點到聚集中心點的距離)，g為聚集中心點的個數(shù)，s為所有數(shù)據(jù)點的個數(shù)。(1)首先要依據(jù)實際選擇出能夠代表g個數(shù)據(jù)集的聚集中心，以情況而定選擇的方法各有不同，在無法選擇的情況下可選擇g個相似度非常低的數(shù)據(jù)點作為初始的聚集中心。(2)計算每一個數(shù)據(jù)點分別與g個聚集中心的距離，該數(shù)據(jù)點距離哪個聚集中心最近，就將該數(shù)據(jù)點劃分到此聚集，直到所有的數(shù)據(jù)點都劃分完畢。(3)待各個數(shù)據(jù)點都劃分到所屬的聚集中心后，就利用每個聚集里的所有的數(shù)據(jù)點重新計算新的數(shù)據(jù)群中心。(4)再次計算每一個數(shù)據(jù)點到所有新的數(shù)據(jù)集中心的距離，再次進行劃分。即重復執(zhí)行(1)、(2)步驟，直到各個數(shù)據(jù)群里的數(shù)據(jù)點不在發(fā)生變化。

由于初始中心的選擇比較隨機，所以產(chǎn)生的結果差異比較大。為使結果比較可靠，初始聚集中心的選擇尤為重要，可選擇一種改進的K-means算法。即在三維歐氏空間中(RGB顏色體系)，把擁有T種顏色的圖像分色為m種顏色時，先把T個顏色樣本作為初始聚類中心，事先指定的樣本點應是樣本集合中頻度最高的前P個樣本點；然后在其余的樣本集合中再找出一個與初始類聚類中心歐氏距離最大的樣本點作為補充的類代表點，依此類推，直到找出m個聚類中心為止，把它們作為初始聚類中心。對于P，要根據(jù)該彩色圖像直方圖的特征選取，如果該圖像的顏色分布不均勻，則P=K/3時分色效果較理想，如果顏色分布均勻，則P=K/2時分色效果比較好[4]。

通過聚類算法減色后得到的位圖相比減色前的顏色數(shù)少了很多，且與原圖形狀相似度較高，可達到簇絨機使用要求。以此為基礎生成控制信息就可很好地生產(chǎn)出所需要的地毯。

3 結語

對簇絨機控制系統(tǒng)中花型位圖處理過程的幾個突出問題做了較為深入的分析探討，提出了一些合理的技術設想。受篇幅所限，只敘述了技術思路，并未進行實現(xiàn)。

[1] 馮行磊. 簇絨機開放式數(shù)控系統(tǒng)及圖像處理技術的試驗研究[D]. 太原：太原理工大學，2009.

[2] 蔣愛如. 基于MATLAB的激光圖像背景噪聲的處理[J]. 大眾科技，2012，(11):28-29.

[3] 董福洲. 基于智能圖像處理的機庫安全監(jiān)控系統(tǒng)[D]. 南昌：南昌大學，2007.

[4] 梁道雷，黃國興，金 健. 聚類分析在彩色像景織物分色處理中的應用[J]. 計算機科學，2006，33(11):154-156.

2017年紡織行業(yè)質量品牌建設工作計劃

按照《工業(yè)和信息化部辦公廳關于做好2017年工業(yè)質量品牌建設工作的通知》要求和中國紡織工業(yè)聯(lián)合會工作部署，2017年中國紡織工業(yè)聯(lián)合會品牌工作辦公室將會同聯(lián)合會產(chǎn)業(yè)部以及各專業(yè)協(xié)會就行業(yè)質量品牌建設工作做出以下安排：

1 完善質量品牌標準體系

年內(nèi)在《紡織行業(yè)品牌培育管理體系通用要求》(FZ/T 01119-2013)標準基礎上，按細分行業(yè)進一步細化通用要求，完成操作性更強的《品牌培育管理體系實施指南—紡織行業(yè)》行業(yè)標準的立項及制定。

2 繼續(xù)推進品牌培育管理體系宣貫及人才隊伍建設

(1)在各專業(yè)協(xié)會配合下，依據(jù)《紡織行業(yè)品牌培育管理體系通用要求》(FZ/T 01119-2013)行業(yè)標準和《品牌培育管理體系實施指南—紡織行業(yè)》，按細分行業(yè)對50家企業(yè)開展標準宣貫；

(2)組織企業(yè)人員開展首席品牌官和品牌經(jīng)理專業(yè)知識培訓，培育人次分別為50和100人次。

3 繼續(xù)開展企業(yè)品牌診斷及培育試點示范工作

(1)組織各專業(yè)協(xié)會對50家企業(yè)品牌現(xiàn)狀進行調(diào)研和問題診斷，提出診斷報告50份；

(2)由各專業(yè)協(xié)會推薦，對50家企業(yè)開展年度品牌培育試點工作，發(fā)展15家品牌培育示范企業(yè)。

4 開展行業(yè)品牌文化及品牌之旅形式的經(jīng)驗交流活動

(1)推進企業(yè)主體的文化創(chuàng)意中心建設，鼓勵企業(yè)開發(fā)基于地方特色和本身產(chǎn)品優(yōu)勢的文化旅游線路；

(2)組織品牌培育試點企業(yè)走進示范企業(yè)進行交流互動活動，推廣典型案例。

5 深化區(qū)域品牌建設

(1)繼續(xù)開展產(chǎn)業(yè)集群區(qū)域品牌試點建設，幫助地方進行品牌示范區(qū)的有效規(guī)劃和實施；

(2)組織推薦產(chǎn)業(yè)集群進行參評品牌培育示范區(qū)；

(3)組織區(qū)域品牌試點地區(qū)開展交流互動活動。

6 繼續(xù)開展群眾性質量管理工作

(1)按照中國質量協(xié)會團體標準《質量管理小組活動準則》和《質量信得過班組活動準則》對企業(yè)進行質量管理小組、質量信得過班組工作方法的培訓、交流工作；

(2)開展質量管理小組、質量信得過班組工作成果的交流、評比、表彰工作。

7 繼續(xù)開展卓越績效評價準則對標和行業(yè)質量獎評比工作

(1)按照《卓越績效評價準則》(GB/T 19580-2012)和《卓越績效評價準則實施指南》(GB/Z 19579-2012)要求，對企業(yè)進行培訓、宣貫、診斷工作；

(2)按照《全國紡織行業(yè)質量獎評審管理辦法》的要求，對2012、2013年獲得“紡織行業(yè)質量獎”和“紡織行業(yè)實施卓越績效模式先進企業(yè)獎”企業(yè)進行復審。

8 支持行業(yè)企業(yè)之間建立質量品牌培育聯(lián)盟，并納入工信部統(tǒng)一安排

按照工信部科技司部署，征求企業(yè)意見，鼓勵企業(yè)自發(fā)組建品牌聯(lián)盟，開展聯(lián)盟成員互助。

(摘自：中國紡織網(wǎng))

Research on Image Processing Technology of Tufting Machine Based on BMP Bitmap

LI Wen-bo, QIANG Shao-wei

(School of Computer Science, Xi′an Engineering University, Xi′an 710048, China)

Based on BMP bitmap, the image processing technology of tufting machine was studied. About denoising processing, hypochromicity and other related problems of the tufting machine control system pattern files were discussed. The imagine of denoising by median filtering algorithm and hypochromicity of BMP bitmap for too much color by improved K-means algorithm was detailed.

tufting machine; BMP; pattern; image processing; technical assumption

2017-03-23

李文博(1990-)，男，陜西寶雞人，在讀碩士研究生，研究方向為智能信息處理。

TS103.3

A

1673-0356(2017)06-0009-03