张 勇 ，吕红梅 ，马 俊

（1.武汉纺织大学 数学与计算机学院，湖北 武汉 430200；2.武汉纺织大学 图书馆，湖北 武汉 430200）

0 引言

随着图像获取技术的快速发展，数字图像在人们的生活中起着越来越重要的作用，数字图像处理技术已经深入到人们生活中的方方面面[1]。本文为了充分利用纺织企业现有大量经编贾卡织物的图像资源，组建了经编图案库，从经编贾卡图案智能检索入手，探讨在“互联网+”背景下，纺织图像检索的信息化建设，从而实现“以图找图”的技术革新。目前，国内外对于经编贾卡织物图像检索的研究正处于起步阶段，主要运用基于内容的图像检索[2]，常用的有颜色特征提取[3-4]，此方法虽然取得了一定成果，但仍有不足之处，主要问题是准确率不高、特征维数过高、检索速度较慢。

图像特征一般以高维向量表示，但对于大型的图像数据库，高维向量的存储以及高维空间中距离的计算，其空间复杂度和运算复杂度非常高。针对这一问题，本文采用奇异值分解（SVD）的算法用于经编贾卡织物的图像检索，既能降低特征的维数，又能包含织物图像的主要信息[5]。在MFC框架的基础上利用先进的机器视觉库OpenCV对贾卡图像进行分析研究。实验表明，该方法对于经编贾卡织物适用性好，检索效果良好，准确率高，具有一定的实用价值。

1 图像采集与预处理

本文采用CCD摄像机，采集图像标准大小为256×256，分别选取不同颜色和纹理的真彩色经编贾卡织物图像，同时为了检测本文算法的准确性和模拟实际的采样误差，对于同一幅织物样品，拍摄多张图像，本次试验样本库共有200幅织物图像[6-7]。……