公开(公告)号：CN110070532B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN201910325894.4

申请日：2019-04-23

Applicant: 江南大学

Inventor： 潘如如 ,  石康君 ,  刘帅 ,  江婷 ,  陈文瀚 ,  罗彩鸿 ,  信文琪

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/50

Abstract: 本发明属于织物外观平整度评定技术领域，涉及基于三维图像与二维图像特征结合的织物平整度评价方法。所述的方法步骤如下：第一步，分别采集标准模板及织物样本的二维图像和三维图像，获取其灰度信息和深度信息；第二步，对采集所得二维图像和三维图像分别进行预处理；第三步，对预处理所得图像按照行和列进行曲面分割；第四步，求解曲线方差，提取方差特征，组成多维特征向量；第五步，采用支持向量机对织物平整度等级进行预测，获得客观评价结果。本发明将二维图像灰度信息和三维图像深度信息进行结合，避免单一维度图像在表征织物平整度方面的不足，并将曲面的平整度问题转化为更易求解的曲线弯曲程度问题，得到的结果更加直观、可靠。

公开(公告)号：CN110070532A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910325894.4

申请日：2019-04-23

Applicant: 江南大学

Inventor： 潘如如 ,  石康君 ,  刘帅 ,  江婷 ,  陈文瀚 ,  罗彩鸿 ,  信文琪

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/50

Abstract: 本发明属于织物外观平整度评定技术领域，涉及基于三维图像与二维图像特征结合的织物平整度评价方法。所述的方法步骤如下：第一步，分别采集标准模板及织物样本的二维图像和三维图像，获取其灰度信息和深度信息；第二步，对采集所得二维图像和三维图像分别进行预处理；第三步，对预处理所得图像按照行和列进行曲面分割；第四步，求解曲线方差，提取方差特征，组成多维特征向量；第五步，采用支持向量机对织物平整度等级进行预测，获得客观评价结果。本发明将二维图像灰度信息和三维图像深度信息进行结合，避免单一维度图像在表征织物平整度方面的不足，并将曲面的平整度问题转化为更易求解的曲线弯曲程度问题，得到的结果更加直观、可靠。