计算机图像处理（IP）和计算机图形学（CG）是2个独立发展起来，又难于分清的技术领域。计算机用数学公式产生出图形或图像，并在显示器屏幕或绘图机纸上显示出来的技术是CG；而把用二维数值数据给定的图像（如摄像机得到的景物和照片等）进行加工处理后输出为另外的图像或经特征提取进行的图像描述和结果识别技术就是IP.IP技术应用于纺织领域是近10年来发展起来的一个热门研究课题，特别是在纤维、纱线、和织物的检测中，由于其检测的自动化、客观化和定量化，有效地克服了传统检测中主观性强、误差大的缺陷，有着显著的实用价值，因而受到了广泛的关注。随着纺织品CAD研究的深入，跨CG和IP的应用领域相继加。例如，作为CAD系统的输入，出现了把以往依靠手工的图形跟踪工作改用图形识别技术来实现自动化的动向，共同采用IP和CG技术实现纱线、织物形态的二维及三维模拟。

　　利用IP技术进行样本检测分析的过程为：样品准备※图像采集-※灰度图像预处理-※图像特征的提取―图像特征值的统计分析和识别。诚然，过程中每一个环节对正确结果的获得均是重要的，但图像特征值的提取更重要。如所示，用特征提取可以得到以进一步抽象化方式所表现的特征提取图像，或者得到表现对象物特征的数值信号即特征值、特征参数等。显然，它作为模式识别、图像理解或消息量压缩的基本方法是很重要的111.原图像进一步抽*像化图像在原图像上施以某些处理的图像一1（增强特定的特征）图像处理过程分析本文就纺织产品中图像特征值的提取方法以及纺织产品形态模拟中图像特征值的应用作一介绍和分析，旨在综合应用CG和IP技术为实现纱线及纺织品CAD系统服务。

　　1纺织样本中图像特征值的提取11特征值提取方法举例方法归纳列于表1中。

　　12特征值的提取方法12.1直方图灰度直方图描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该灰度出现的频率像素的个数）wxnki.net表1纺织样本中图像特征值的提取举例检测混纺纱线纵横截面通过外形特征进行纤维识别二值化轮廓纤维横截面CV值提取膨胀与棉纤维边界曲线扭曲数腐蚀处理麻纤维表面横节Hlditch边界细化纤维涤纶长丝纱纵横截面长丝纱缝隙几何性状单丝间缝隙大小、形状及分布样板匹配羊毛横截面羊毛细度横截面面积、周长轮廓跟踪混纺纱截面显微图像纤维识别截面形状二值化轮廓廓跟踪纱线生丝匀度样照织物密度布纹数频谱图中的亮点数傅立叶变换二维频谱图的灰度平均1.2.2线性拉伸进行图像直方图均衡化，使直方图占据的灰度分布范围变宽，增加图像灰度动态范围，也就增强了图像的对比度。

　　1.2.3二维频谱图的灰度平均数字图像的处理有空域法和频域法2种，空域法是直接在图像所在空间进行处理，二维频域法首先要将图像变换到频域，然后再进行处理，一般采用正交变换。傅立叶变换（DFT）是常见的一种，经过DFT后可以得到原图像的一个二维频谱图。DFT被广泛应用于图像特征提取，图像增强、复原、压缩和识别等领域。二维频谱图的灰度平均值是利用离散傅立叶变换的平移特性，将表征原图像的二维函数/（x，j）乘上因子（一1）x+y再进行DFT图像的频谱原点移动到图像的中心，便于分析识别。

　　1.2.4二值化将浓淡图像进行阈值处理，得到图形与背景分离的二值图像。所谓阈值处理，即1；/（a，b）t时I0；/（a，bXt时J表示对象图形，值为0的部分表示背景。二值化的关键是阈值t的选择，有一参数法、状态法、微分直方图法、判别分析法和可变阈值法等。1.2.5轮廓提取目的是获得图像的外部轮廓特征。二值图像轮廓提取的算法就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑点，且它的s个相邻点都是黑色时，此时该点是内部点，则将该点删除。如所示。

　　1.2.6轮廓跟踪目的也是获得图像的外部轮廓特征。轮廓跟踪的基本方法是先根据某些严格的“探测准则”找出目标物体轮廓上的像素，再根据这些像素的某些特性用一定的“跟踪原则”找出目标物体上的其他像素。

　　具体做法：首先按照上面提到的“跟踪准则”

　　找到*左下方的边界点，以这个边界点起始，假设已经沿顺时针方向环绕整个图像一圈找到了所有的边界点。由于边界点是连续的，所以每一个边界点都可以用这个边界点对前一个边界点所张的角度来表示。因此可以使用下面的跟踪原则：从第1个边界点开始，定义初始的搜索方向为沿左上方，如果左上方的点是黑点则为边界点，否则搜索方向顺时针旋转45*这样一直找到第1个黑点为止。然后把这个黑点作为新的边界点，在当前搜索方向的基础上逆时针旋转90*继续用同样的方法继续搜索下一个黑点，直到返回*初的边界点为止。如所示，其中箭头代表搜索方向。

　　1.2.7膨胀与腐蚀处理通常用*后的二值图像（kb）中值为1C分Publishi|的点并合到物体中ea如果2个物体之间的bookmark1对提取边界处理后得到的边界进行膨胀处理，可以将边界断开的部分连成一条连续的边界曲线，再进行收缩处理可以去掉一些毛刺，使边界变得光滑。膨胀（dilation）与腐蚀（erosion）处理是属于数学形态学的范畴，膨胀的作用是把图像周距离比较近，那么膨胀运算能使2个物体连通在一起。膨胀对填补图像分割后物体中的空洞很有用。腐蚀的作用是消除物体边界点，如果2个物体之间有细小的连通，那么可以通过一定的腐蚀运算将2个物体分开。

　　目的是要提取能保存图形本质结构的线图形。对给定的图形使线幅变细，从而提取线宽为1的中心线的操作叫做细化线（thinning）。在细化线中，不改变原始图形的连接性，因此通过细化线可以求出图形结合关系的特征。细化算法有许多，但都有一个基本的形式，如所示，从图像中的边界点（4一邻域中至少有一个0（例如8―邻域的1*像素的个数在2以下）全部删除，反复进行对整个图像的像素施行一遍这样的操作，直至把应该消除的像素全部删除为止，细化效果见图。ffildich方法仅是其中的一种算法。

　　1.2.9样板匹配当对象物的图案以图形的形式表现时，根据得对象物位置的操作叫做模板匹配（templatematching），可用这种方法进行对象物位置的检测。

　　如把作为检测对象的样板t（x，y），令其中心与图像/（x，j）中的一点（a，b）重合，检测t（x，j）和与其重合图像的部分图案之间的相似度，用这个值来确定在点（a，b）处对象物是否存在。为了求得对象物的位置，可以对图像中的所有点都施以这样的操作，或者求出相似度为*大的位置，或者寻找相似度超过某一阈值的位置。作为匹配的尺度，有如下形式：计算的是样板和图像的非相似度，该值越小表示匹配程度越好。

　　2纺织产品形态计算机模拟中特征值的应用纺织产品形态的计算机模拟研究是织物CAD的一个重要组成部分，有2条技术路线可循。一条是采用CG技术，用一个数据结构定义所要生成的实体，其中包含构造该实体所需要的点、线、面、体的几何信息，然后对实体进行造型，即计算出各几何信息的相互关系，同时将所计算出的结果对数据结构中的点表、边表、面表、体表中的数据进行填充。在对实体进行造型时需要提取描述实体几何形态的特征值。*后对图形进行真实感的处理，即对曲面的线框图进行消隐、光照、贴图、材质处理，以模拟不同材质的面料的空间真实感。

　　研究案与对象图像各部分的相似度从而求滓shi经纬组织点A1设置随机函数使纱线物的起另一条是采用IP技术，例如花式纱线在织物中的效果计算机模拟。北京：北京师范大学出版社，1988.徐回祥，等。关于混纺织物中棉。苎麻纤维识别的图像处理研究。苏州丝绸工学院学报，2000杨旭红。用图像处理技术提取长丝纱的几何特征。国外吴兆平，余序芬。羊毛细度与横截面几何参量的微机图像分析。工程技术大学学报，1995许鹤群，章纪红，黄健。混纺纱截面图像的识别和分析。

　　中国纺织大学学报，1993（1）67―71.杨旭红。生丝匀度的计算机图像识别。苏州丝绸工学院曾秀茹，王善元。利用计算机图像处理与分析技术评定双绉织物绉效应。苏州丝绸王汝霖，张智海，崔健，刘金涛。纺织品纤维密度的图像处理技术。纺织学报，2000欢迎订阅《毛纺科技泄纪光盘）》bookmark6一盘在手轻松拥有20世纪毛纺科技全部载文一览无余bookmark7