陶 晨(浙江农业商贸职业学院，浙江 绍兴 312000)

基于组织点充满度的机织物图像自动倾斜纠正

陶 晨
(浙江农业商贸职业学院，浙江 绍兴 312000)

倾斜纠正一直是织物图像自动分析和处理的瓶颈所在，故提出一种织物图像自动倾斜纠正的方法。首先，使用数学形态学操作对织物图像进行预处理，达到去噪和增强的目的；然后采用大津法和光栅扫描定位图像中的目标矩形，从而决定织物组织点的轮廓。在此基础上提出了组织点充满度的概念，并探讨了组织点充满度与织物图像规正角之间的联系，从而进一步提出了规正系数的概念，用以克服织物扭曲对组织点充满度分析的干扰，准确、全面地确定织物图像的规正角。

织物图像；倾斜纠正；组织点充满度；规正角；规正系数；图像分析

近年来，随着计算机图像处理技术的发展，织物图像分析和识别业已成为纺织数字化技术中的研究热点之一。庄国瑜等[1]运用小波多频道分解方法提取图像的水平分量和竖直分量，得到织物图像的经纬向信息。李艳梅等[2]运用功率谱分析和自相关分析，确定经纬纱密度和组织循环纱线数。高卫东等[3-4]根据纱线的实际排列特点，对经纬纱线密度用不同的方法予以识别。

目前为止，各种相关研究方法与技术都建立在严格规正的织物图像之上。对于倾斜的图像，需要事先在预处理环节中进行人工纠正，才能为后道的分析和识别技术利用。然而，实际操作中获取的织物图像难免有一定的倾斜度，人工倾斜纠正因而成为织物图像自动化分析与识别过程的瓶颈所在。……