趙喜林

（浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江溫州325003）

基于相對(duì)總差和水平集的織物毛球分割*

趙喜林

（浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江溫州325003）

針對(duì)傳統(tǒng)的基于灰度閾值分割方法分割織物圖像毛球區(qū)域精度低、難以分割完整的毛球區(qū)域等問(wèn)題，提出了一種基于相對(duì)總差和水平集的織物毛球分割算法。該方法首先利用相對(duì)總差的結(jié)構(gòu)提取算法來(lái)去除織物表面的紋理，完成對(duì)毛球的粗分割，再利用水平集分割算法對(duì)粗分割圖像進(jìn)行精分割，最后利用形態(tài)學(xué)的方法對(duì)精分割結(jié)果中的候選毛球區(qū)域進(jìn)行篩選和融合，得到最終的毛球區(qū)域。結(jié)果表明，該方法與傳統(tǒng)方法相比能夠提高對(duì)織物圖像毛球區(qū)域分割的精度，具有一定的實(shí)用性。

毛球分割；相對(duì)總變差模型；水平集

1 問(wèn)題提出

基于圖像處理技術(shù)的客觀評(píng)價(jià)織物起球程度的方法是目前較為流行和實(shí)用的一類方法。這些方法可以歸納為：基于物理的方法[1-3]和基于變換域的方法[4-7]?；谖锢淼姆椒ㄊ墉h(huán)境的影響很大，精確度不高。基于變換域的方法不容易受光照和紋理結(jié)構(gòu)等外部環(huán)境因素的影響，能夠獲得較高的檢測(cè)結(jié)果，但是該類方法對(duì)紋理的規(guī)則性或?qū)ΨQ性有一定的要求。在對(duì)紋理結(jié)構(gòu)進(jìn)行剔除后的關(guān)鍵一步就是如何精確地對(duì)毛球進(jìn)行分割。常用的分割算法大多都是基于閾值的分割，比如基于積分圖和粒子群優(yōu)化的二維OSTU分割[8]。但是織物表面的毛球沒(méi)有規(guī)則的圖形，也沒(méi)有規(guī)律的分布，并且織物表面的毛球與周圍的織物材料一致，這樣導(dǎo)致毛球與織物表面的灰度值過(guò)于相似，因此，在對(duì)毛球進(jìn)行分割時(shí)，這些基于閾值分割的方法可能得不到滿意的結(jié)果。

為了解決上述問(wèn)題，本文結(jié)合相對(duì)總差的紋理結(jié)構(gòu)提取算法和魯棒快速的水平集分割算法，提出了基于相對(duì)總差和水平集的毛球分割方法。該方法分為：首先，利用相對(duì)總差的方法來(lái)剔除織物的紋理結(jié)構(gòu)，并利用局部均值和方差對(duì)結(jié)果做進(jìn)一步的增強(qiáng)，得到織物毛球的粗分割結(jié)果；其次在模糊C均值聚類的基礎(chǔ)上，構(gòu)造水平集方程，并利用格子波爾茲曼方法對(duì)該水平集方程進(jìn)行數(shù)值求解，得到精分割區(qū)域；接著利用形態(tài)學(xué)的方法剔除那些明顯不是毛球的小區(qū)域，以及融合那些相隔非常接近的區(qū)域；最后對(duì)檢測(cè)得到的毛球區(qū)域進(jìn)行平移修正，得到最終的毛球區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法能有效地對(duì)織物表面的毛球進(jìn)行分割，對(duì)不同等級(jí)布料的分割結(jié)果又明顯的差異，可以用于織物毛球的客觀評(píng)價(jià)，具有一定的實(shí)用性。

2 基于相對(duì)總差的織物毛球粗分割

傳統(tǒng)的毛球分割利用織物表面的具有周期特性的紋理結(jié)構(gòu)的特性將織物圖像變換到頻域后進(jìn)行紋理的剔除，并獲得了較好的效果。但是該方法對(duì)于不具有周期性的紋理結(jié)構(gòu)不能取得較好的分割結(jié)果。Xu等[9]提出了一種基于總變差形式的新模型，稱為相對(duì)總變差模型。該模型不需要紋理具有特定的規(guī)則或?qū)ΨQ性就可以有效的分解圖像中的結(jié)構(gòu)信息和紋理。利用相對(duì)總變差模型進(jìn)行織物紋理剔除的過(guò)程如下所述：

1）輸入圖像I，并設(shè)置尺度參數(shù)δ，強(qiáng)度參數(shù)λ，初始化參數(shù)t=0;S0←I；

2）迭代計(jì)算4個(gè)中間變量，并帶入線性方程求解；

3）迭代結(jié)束得到輸出結(jié)果S

4）對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行對(duì)數(shù)拉伸：

3 水平集的精分割

傳統(tǒng)的對(duì)水平集方程進(jìn)行求解的方法是采用C-V模型，但是該方法對(duì)初始輪廓比較敏感，計(jì)算耗時(shí)較長(zhǎng)。為此本文提出一種基于模糊聚類和格子玻爾茲曼方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)的水平集分割算法來(lái)完成對(duì)毛球的精分割。

3.1 格子波爾茲曼方法

格子波爾茲曼模型是用于波爾茲曼粒子動(dòng)力學(xué)分析的數(shù)值工具，也可用于對(duì)偏微分方程的數(shù)值求解。一種典型的LBM模型架構(gòu)(D2Q5)如圖1所示，其演化方程如下：

式中：→r為顆粒的位置；t為時(shí)間；e→i為速度；ρ為當(dāng)前顆粒位置的流體密度；τ為弛豫時(shí)間；γ為給定的擴(kuò)散系數(shù)；fi(→r,t)為顆粒分布；為粒子的均衡分布。

在LBM中可以加入適當(dāng)?shù)耐饬?lái)控制流體的行

圖1 D2Q5模型空間結(jié)構(gòu)

為，外力加入后，流體的分布變?yōu)?/p>

3.2 模糊均值聚類的水平集方程

利用模糊C均值構(gòu)造的水平集方程，并給出了求解該水平集方程的3個(gè)必要方程：

式(7)的右邊的前兩項(xiàng)實(shí)際就是外力F，即

3.3 水平集的織物毛球精分割

基于水平集的分割步驟如下：

1）以圖像中心為原點(diǎn)，圖像高度的約六分之一為半徑，初始化一條閉合的曲線，曲線外的灰度均值v1=0，曲線內(nèi)的灰度均值v2=1，距離函數(shù)為?，偏移矩陣B=0，模糊系數(shù)p=2；

3）利用公式(6)更新v1和v2的值；

4）利用公式(7)更新偏移矩陣B的值；

5）利用公式(8)計(jì)算外力F；

6）利用公式(2)計(jì)算碰撞后的顆粒分布，并利用公式(4)得到外力作用后的顆粒分布；

7）利用公式(3)計(jì)算當(dāng)前顆粒位置的流體密度；

8）根據(jù)各個(gè)位置的流體密度大小確定目標(biāo)的輪廓，完成對(duì)目標(biāo)的分割。

4 區(qū)域篩選和修正

精分割得到的記過(guò)會(huì)包含很多不是毛球的小區(qū)域，為了剔除這些小區(qū)域，采用形態(tài)學(xué)中的膨脹和腐蝕運(yùn)算來(lái)去掉圖像上那些細(xì)小的非毛球區(qū)域。

A被B膨脹，記為

A被B腐蝕，記為

剔除小區(qū)域的過(guò)程簡(jiǎn)述為先腐蝕后再膨脹，公式表達(dá)如下：

由于光照的影響，毛球會(huì)產(chǎn)生一定的陰影，這樣導(dǎo)致檢測(cè)得到的毛球區(qū)域與實(shí)際毛球區(qū)域會(huì)存在一定的偏差，通過(guò)設(shè)置一定的偏移值，即將檢測(cè)區(qū)域分別沿x軸和y軸平移一定的距離，并剔除邊界的一些誤檢區(qū)域，可以得到真實(shí)的毛球區(qū)域。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證該分割方法的準(zhǔn)確性，在Pentium 3.2 GHz，內(nèi)存16 GB的PC上利用MATLAB-R2014a軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。測(cè)試圖片分別為對(duì)應(yīng)織物表面起球程度不同的圖片，圖片大小均為500×500，如圖2所示。

圖2 實(shí)驗(yàn)圖片

圖3(a)是對(duì)圖2(a)采用相對(duì)總變差模型進(jìn)行紋理剔除后的結(jié)果，圖3(b)是在圖3(a)的基礎(chǔ)上進(jìn)行對(duì)數(shù)變換拉伸后的結(jié)果。

圖3 粗分割結(jié)果對(duì)比

通過(guò)對(duì)比兩幅圖片圖3(a)和圖3(b)可以看出，圖3(b)中毛球區(qū)域與非毛球區(qū)域?qū)Ρ雀黠@，說(shuō)明進(jìn)過(guò)對(duì)數(shù)變換拉伸后更有利于后續(xù)對(duì)該圖片做進(jìn)一步處理。圖4(a)是對(duì)圖3(a)利用水平集的方法進(jìn)行分割的結(jié)果，圖4(b)是對(duì)圖3(b)利用水平集的方法進(jìn)行分割的結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)變換，再采用水平集進(jìn)行分割得到的結(jié)果比未經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)變換而采用水平集進(jìn)行分割得到的結(jié)果更為準(zhǔn)確。

圖4 精分割結(jié)果對(duì)比

圖5為采用本文方法分別對(duì)圖2中的圖片進(jìn)行毛球檢測(cè)的最終結(jié)果。圖5中，白色區(qū)域?yàn)槊騾^(qū)域。

圖5 毛球分割結(jié)果

由分割結(jié)果可以看出，本文方法對(duì)于不同級(jí)數(shù)的織物表面的毛球都能夠準(zhǔn)確分割毛球區(qū)域，說(shuō)明該方法可以用于對(duì)織物表面起球程度的分割具有通用性，能夠?qū)椢锉砻娴钠鹎虺潭冗M(jìn)行較為客觀的評(píng)價(jià)。

5 結(jié)束語(yǔ)

基于圖像處理技術(shù)的織物毛球分割包含兩個(gè)關(guān)鍵步驟，第一是紋理的剔除，第二是毛球的分割。基于變換域的紋理剔除對(duì)紋理的規(guī)則和對(duì)稱性等有一定的要求，不能適合部分場(chǎng)合的檢測(cè)，同時(shí)由于織物表面的毛球與織物的紋理的灰度值很接近，傳統(tǒng)的基于灰度值閾值的分割方法難以獲得滿意的分割效果。本文通過(guò)相對(duì)總變差模型對(duì)織物進(jìn)行粗分割，再利用水平集進(jìn)行精分割，最后對(duì)分割結(jié)果采用形態(tài)學(xué)處理并進(jìn)行修正后得到最終的毛球區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確將織物表面的毛球區(qū)域進(jìn)行分割，能夠?qū)⑵溥M(jìn)一步用于基于機(jī)器視覺的織物起毛起球等級(jí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，具有一定的實(shí)用性和參考價(jià)值。

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Fabric Pilling Segmentation Based on Relative Total Variation and Level Set

ZHAO Xi-lin
（Zhejiang Industry&Trade Vocational College,Wenzhou,325003,China）

The methods based on transform domain for texture removing have a certain regularity requirements and the methods based on gray value threshold can hardly segment the fabric pilling regions.To solve these two problems,this paper proposes a fabric pilling segmentation algorithm based on relative total variation and level set.This method first uses the structure extraction algorithm based on relative total variation to remove the textures of the fabric and then completes the coarse segmentation for pilling.Secondly,the method use the level set segmentation algorithm to segment the coarse segmentation result and gains the fine segmentation result.Finally,the method uses morphology method to filter and fusion the candidate pilling regions in the fine segmentation and then gains the ultimate pilling regions.The experimental results show that the method can accurately segment the fabric pilling areas with a certain practicality.

pilling segmentation;relative total variation model;level set

TP391.41

A

1672-0105(2017)03-0049-04

10.3969/j.issn.1672-0105.2017.04.011

2017-10-28

溫州市公益性科技計(jì)劃項(xiàng)目(S20150024),溫州市公益性科技計(jì)劃項(xiàng)目（G20150018）

趙喜林，男，浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院高級(jí)工程師，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用、金融設(shè)備。

徐興華）