陈冬蕾 吴巧英（通信作者）

浙江理工大学

织物平整度客观评价中的图像预处理及特征提取

陈冬蕾 吴巧英（通信作者）

浙江理工大学

利用MATLAB软件对ATTCC织物平整度标准样照进行预处理：图像灰度化、中值滤波和灰度增强。通过边缘检测提取折皱密度作为平整度特征参数，对比图像预处理前后平整度客观评价结果。结果表明：图像预处理能有效提高平整度客观评价的准确性，预处理后织物平整度等级主客观评定结果之间具有良好的一致性。

平整度 客观评价 预处理

近年来，国内外研究者致力于利用先进的图像处理技术对织物平整度进行客观评价[1]。其中，边缘检测[2]能准确且直观地反映图像纹理。在提取折皱特征时，图像中的噪声会影响识别精度和速度[3]，导致提取指标不能真实反映织物特性。本文通过边缘检测提取织物图像预处理前后平整度特征参数并进行对比，为准确评价织物平整度提供参考。

一、试样选取

选取AATCC124—2001[4]织物平整度标准样照作为平整度试样。样照将织物平整度分为SA-1，SA-2，SA-3，SA-3.5，SA-4，SA-5共6个等级；其中，SA-1折皱程度最严重，随后逐渐降低，SA-5折皱程度最轻。

二、平整度图像预处理及特征值提取

（一）图像预处理

利用MATLAB图像处理软件对平整度试样进行预处理。将样照裁剪成256×256像素大小，并转换为灰度图像。用3×3模板中值滤波（过滤高频噪声）和灰度调节（增强对比度）对灰度图像进行预处理。用MATLAB工具箱stretchlim函数自动判断调节范围，使用imadjust函数指定灰度范围，重新分配像素幅度。……