游信勇,錢慧芳
(西安工程大學(xué) 電子信息學(xué)院,陜西 西安710048)
在圖像領(lǐng)域,特別是在織物紋理方面,紋理圖像的分析成為提取表面特征的重要方法.近年來(lái)國(guó)內(nèi)很多學(xué)者在紋理圖像的特征提取方面取得了很多重要的研究成果,并廣泛應(yīng)用于織物瑕疵自動(dòng)檢測(cè)中.文獻(xiàn)[1]提出了灰度共生矩陣和小波變換的算法,將提取出來(lái)的特征組合為紋理圖像的特征向量,最后利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類.文獻(xiàn)[2]利用圖像函數(shù)圖來(lái)進(jìn)行紋理描述,把灰度一系列二進(jìn)制圖像由二進(jìn)制圖像的連通域、幾何拓?fù)鋵傩酝茖?dǎo)紋理描述特征.文獻(xiàn)[3]根據(jù)織物紋理和疵點(diǎn)頻譜的不同分布,提出織物疵點(diǎn)檢測(cè)的新理論.文獻(xiàn)[4]提出一種基于能量的瑕疵檢測(cè)新方法;該方法充分利用圖像極坐標(biāo)系下的傅立葉頻譜,在這種方法下得到圖像紋理頻譜能量的分布情況,因?yàn)榧y理圖像的空間周期性和相似性,獲得紋理圖像的特征,該方法檢測(cè)準(zhǔn)確率高,速度快,能夠滿足實(shí)際檢測(cè)要求.文獻(xiàn)[5]通過(guò)提取紋理顏色特征對(duì)缺陷顏色特征進(jìn)行預(yù)測(cè),能較好地檢測(cè)出圖像缺陷.文獻(xiàn)[6-8]從描述空間灰度依賴關(guān)系的角度出發(fā)分析和描述圖像紋理.文獻(xiàn)[9]將圖像表示為一些特征的集合,然后用PLAS模型進(jìn)行分類.文獻(xiàn)[10]對(duì)實(shí)際織布以及brodatz紋理庫(kù)中選取的具有明顯周期性的兩幅圖像進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,此方法能夠精確地獲得周期參數(shù),有助于實(shí)現(xiàn)紡織布紋理的自動(dòng)識(shí)別、質(zhì)量監(jiān)控等應(yīng)用.目前紡織紋理圖像研究多數(shù)都集中在疵點(diǎn)檢測(cè)領(lǐng)域,智能完成織物自動(dòng)識(shí)別的算法和儀器儀表的相關(guān)研究較少.變差曲線能描述空間任意方向線性兩點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)特征,對(duì)于不同的紋理圖像具有不同變曲線,因此文中通過(guò)人造紋理、實(shí)際紋理圖像和brodatz紋理庫(kù)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明紋理圖像的變差曲線圖得到的周期和實(shí)際周期誤差極小,故變差函數(shù)是圖像紋理特征提取的一種有效手段.
紋理圖像的紋理是某一類圖像內(nèi)部色調(diào)以一定規(guī)律重復(fù)變化的空間信息,它表現(xiàn)為圖像灰度的變化.把紋理圖像的灰度值看作是一區(qū)域化變量,每一個(gè)像素可以看成是區(qū)域化變量的一個(gè)實(shí)現(xiàn),它不僅具有隨機(jī)性,而且具有空間結(jié)構(gòu)性.γ*(h)反映灰度值和距離h的變化性,紋理圖像不同點(diǎn)間的灰度值是不同的,并隨著距離h的變化而呈現(xiàn)不同程度的自相關(guān)性,距離越近的點(diǎn)其相關(guān)性越大,反之相關(guān)性小.
變差函數(shù)的概念是區(qū)域化變量Z(x)和Z(x+h)兩點(diǎn)之差的方差之半定義為Z(x)的變差函數(shù),即
然而在實(shí)際運(yùn)用中,變差函數(shù)無(wú)法直接獲得,因此可以用實(shí)驗(yàn)變差γ*m(h)函數(shù)來(lái)代替,即
式中,Zm(xi),Zm(xi+h)分別為點(diǎn)xi和點(diǎn)(xi+h)處的圖像灰度值,h為這兩點(diǎn)之間的距離,N(h)為距離為h的兩點(diǎn)的點(diǎn)對(duì)數(shù)目,m為波段號(hào).
根據(jù)變差函數(shù)定義式,紋理圖像的變差函數(shù)值不僅在一定程度上反映圖像像素間的結(jié)構(gòu)性,而且能夠反映紋理圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性,這正是對(duì)描述紋理特征方法的要求.
在水平X軸、垂直Y軸、以及確定方向(文中選取的以左上角為原點(diǎn),順時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度θ為30°,45°和60°3個(gè)方向)規(guī)定目標(biāo)矩陣為X×Y,根據(jù)Y=Xtanθ,通過(guò)X軸就可以確定Y軸.然后計(jì)算步距h,在計(jì)算h的過(guò)程中,必須將n進(jìn)行偶數(shù)化.然后求出變差值并取平均值,繪制變差曲線圖,反映紋理圖像的周期性.
選擇理想的三原組織平紋、斜紋和緞紋,同時(shí)采用文中算法測(cè)試其周期,在水平方向上驗(yàn)證文中方法的正確性.如圖1~3中的圖(a)分別是平紋、斜紋和緞紋紋理圖像.圖1~3中的圖(b)為對(duì)應(yīng)的X軸、Y軸方向上的變差曲線圖.圖1~3中的圖(c)是對(duì)應(yīng)的45°方向上的變差曲線圖.
表1是3種紋理圖像的實(shí)際周期與變差曲線計(jì)算周期的比較結(jié)果.因?yàn)槭侨嗽旒y理,既沒有測(cè)量誤差,也不存在計(jì)算誤差,所以,實(shí)際的周期和經(jīng)文中方法計(jì)算得到的周期(這里緞紋周期值指大周期)是相等的.因此結(jié)果表明文中方法是正確可行的.
表1 織布紋理的周期Table 1 Periodicity of the fabric texture
圖1 理想平紋布圖像Fig.1 The ideal plain-woven images
圖2 理想斜紋布圖像Fig.2 The ideal drill-woven images
圖3 理想緞紋布圖像Fig.3 The ideal chain-woven images
實(shí)際的紡織布紋理圖并不屬于規(guī)則性紋理,是規(guī)則性中帶有隨機(jī)性的紋理.而且由于受織物纖維、光照、擺放傾斜等因素影響,首先需要對(duì)織物圖像進(jìn)行預(yù)處理.
由圖4和變差函數(shù)圖像即可獲得織物在水平方向上的周期TX=17和TY=22.和實(shí)際測(cè)得的TX=16和TY=21.33相比,TX的計(jì)算誤差為6.25%,TY的計(jì)算誤差為3.14%.按照織物在任意方向上變差曲線圖像還可以獲得其在30°方向上的周期T30°=21.07與實(shí)際周期T30°=20相比,誤差為5.08%,在3個(gè)方向上變差曲線與實(shí)際周期誤差很小,說(shuō)明圖像規(guī)則性較強(qiáng).
圖5為D20和D77紋理庫(kù)中的兩幅圖,在水平、垂直、30°,45°,60°等不同方向上的變差曲線圖,在水平垂直都是取100行200列進(jìn)行實(shí)驗(yàn),其變差曲線周期判斷的結(jié)果見表2.從表2可看出,對(duì)于紋理庫(kù)中兩幅圖,采用文中基于變差函數(shù)圖像計(jì)算所得的TX和TY誤差都很小.其中圖像D20垂直方向上的誤差為0.95%,因?yàn)檫@幅圖像在豎直方向上規(guī)則性很強(qiáng),盡管存在局部的形變,不影響測(cè)量的精度.D20垂直方向和水平方向有較大形變,因此計(jì)算出周期要比水平和垂直方向周期誤差要大,同時(shí)在任意方向上計(jì)算出來(lái)的周期與實(shí)際周期相比較,誤差也較小,故也相對(duì)準(zhǔn)確地測(cè)試了任意方向上的紋理周期.因此說(shuō)明文中方法具備一定抗干擾性.
圖4 實(shí)際紋物圖像Fig.4 The actual fabric texture image
圖5 兩幅brodatz紋理庫(kù)圖像Fig.5 Three images of brodatz texture database
從brodatz紋理庫(kù)選取D20和D77圖像經(jīng)緯組織點(diǎn)視覺效果看,有很強(qiáng)的規(guī)則性,實(shí)際上由于經(jīng)緯線粗細(xì)不均,織物表面附著紗線的纖維,在經(jīng)緯方向上受力不均等因素,極易造成紋理的形變.因此織物布紋理并不屬于規(guī)則性紋理,是規(guī)則性中帶有隨機(jī)性的紋理.因此,文中采用了基于變差函數(shù)的方法,從全局的角度分析紋理周期,避免因局部圖像的經(jīng)緯形變帶來(lái)的周期誤差.
表2 兩幅圖像的 T x,Ty,T30°,T45°和T60°的值Table 2 Tx,Ty,T30° , T45°and T60° o f two images
文中分別從水平方向,垂直方向,以及確定方向(本文選取的是30°,45°和60°3個(gè)方向)得到變差曲線圖.此方法能更準(zhǔn)確快速地反映出紋理圖像的周期性,與其他描述圖像周期性的方法相比,變差函數(shù)法在理論上理解起來(lái)要簡(jiǎn)單得多,得到的周期與實(shí)際周期誤差小.由此可知,變差函數(shù)紋理分析方法是一種兼顧性能與效率的方法,具有較高的適用性和實(shí)用價(jià)值,運(yùn)用于紡織紋理圖像進(jìn)行紋理特征提取,具有較好的應(yīng)用前景.
[1]劉瑩.圖像紋理的特征提取和分類方法研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2013,45-62.LIU Ying.Research on the method of image texture feature extraction and classification[D].Wuhan:Huazhong University of Science and Technology,2013:45-62.
[2]葛靜祥.圖像紋理的特征提取和分類算法研究[D].天津:天津大學(xué),2010:52-71.GE Jingxiang.Study of image feature extraction and texture classification algorithm[D].Tianjin:Tianjin University.2010:52-71.
[3]管聲啟,石秀華,許暉.織物表面紋理疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)[J].計(jì)算機(jī)工程,2009,8(18):167-170.GUAN Shengqi,SHI Xiuhua,XU Hui.Automatic detection on texture defects of fabric surface[J].Computer Engineering,2009,8(18):167-170.
[4]李鑫,許增樸,于德敏.基于圖像能量的布匹瑕疵檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量控制,2008,12(9):1243-1245.LI Xin,XU Zengpu,YU Demin.Fabric defect detection method based on image energy[J].Computer Measurement &Control,2008,12(9):1243-1245.
[5]徐帥華,陳龍龍,管聲啟.視覺顯著性模型在帶鋼缺陷動(dòng)態(tài)檢測(cè)中的應(yīng)用[J].西安工程大學(xué)學(xué)報(bào),2014,6(28):755-759.XU Shuaihua,CHEN Longlong,GUAN Shengqi.Application of visual saliency mechanism model on the dynamic steel strip defect detection[J].Journal of Xi′an Polytechnic University,2014,6(28):755-759.
[6]SKLANSKY J.Image segmentation and feature extraction[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,1978,7(5):237-247.
[7]HARALICK R M,SHANMUGNM K Dinstein I.Textural features for image classification[J].IEEE Transactions on Systems,Man.And Cybernetics,1973,3(6):610-621.
[8]CLAUSI D A,JERNLGAU M E.A fast method to determine co-occurrence texture features[J].IEEE Transactions on Science and Remote Sensing,1998,36(1):298-300.
[9]BOSCH A,ZISSERMAN A,XAVIER Mun.Scene classification using a hybrid generative discriminative approach[J].IEEE Transactions On Pattern Analysis and Machine Intelligence,2008,30(4):712-727.
[10]QIAN Huifang,ZHU Hong,QIAN Junfeng.Textile texture periodicity estimation based on frequency spectrum[C].International Congress on Image and Signal Processing,Tianjin:IEEE,2009:126-130.