韓永華，汪亞明，康 鋒，孫 麒

(浙江理工大學a.信息學院;b.研究生處，杭州310018)

穿著或洗滌過程中引起的起毛起球程度是描述織物服用性能的一個重要指標［1］。傳統(tǒng)的起毛起球等級評定方法是通過專業(yè)實驗人員觀察起毛起球試樣，并與標準樣照對比，以毛球個數(shù)及大小來判定等級，具有很強的主觀性［2］。為了克服傳統(tǒng)評定方式的缺點，目前出現(xiàn)了很多基于圖像處理技術的方法，具有很好的一致性，并且可重復，同時提高了評定的正確性和可靠性。方法主要分為三類:一類僅在空間域利用顏色信息完成評定過程［2-6］，這類方法對織物紋理變化敏感，僅適用于某類特定織物;另一類主要通過傅立葉變換［1，7-8］，利用紋理信息變化的周期性去除織物紋理的影響，因為傅立葉變換不能表達局部信息，只有變化很強的全局周期信息才能體現(xiàn)在頻譜圖中，因此往往存在紋理去除不干凈、非周期噪聲不能濾除的弊端;還有一類應用了既能體現(xiàn)頻率信息又能體現(xiàn)空間域信息的小波變換［9-16］，但已有的這些基于小波變換的方法要么僅以小波變換作為去噪手段，再額外增加空間域算法進行處理;要么求解的評定參數(shù)單一，影響織物起毛起球判定的準確性。針對上述特征，提出了通過小波多分辨率分解直接提取起毛起球密度、毛球大小、毛球形狀等多個織物特征，進而進行織物起毛起球等級判定的方法。

1 小波多分辨率分解的應用

織物起毛起球圖像中的噪聲主要由織物紋理結構、光照不勻等造成，其產(chǎn)生的頻率信息和待處理的毛球不相同。利用這一點，結合小波變換的頻率分層特性，找到織物毛球所在的層，在這一層上提取特征，進行起毛起球等級判定。

1.1 織物毛球所在頻率層的確定

光照不勻產(chǎn)生的干擾主要為低頻噪聲，在利用小波變換算法時總是處于近似層上，和分解級數(shù)關系不大，很容易去除。紋理結構是織物固有特征，遍布整個織物圖像，對應的頻率信息總量相比其他頻率占有絕對優(yōu)勢，可基于這一點實現(xiàn)毛球層的有效分離。

圖1(a)為針織物1級起毛起球圖。經(jīng)驗證，織物紋理及毛球產(chǎn)生的頻率信息主要在小波的5級分解層內，因此每次等級判別過程都通過小波變換將織物圖像進行5級分解。為了可視性，圖1(b)僅顯示了圖1(a)的3級小波分解圖。將分解圖像的最外圍各細節(jié)圖像也就是頻率最高的層稱為第1級分解圖，從外向里依次為第2級、第3級。同時考慮到研究過程只是應用頻率分層及方向特性，因此選用了最古老、最成熟的Haar小波。

圖1 小波多分辨率分解示意Fig.1 The diagram of wavelet multiresolution decomposion

為了去除織物紋理結構的影響，按下式計算各細節(jié)層小波分解系數(shù)平方和的均值，

式中:l為小波多分辨率分解的第l層;h為l層水平分解系數(shù)圖像;d為l層對角分解系數(shù)圖像;v為l層垂直分解系數(shù)圖像。

式(1)中的Clx為小波分解系數(shù)平方和，下標表示計算對象為小波分解的第l層x方向上的子圖像，由下式獲得，

式中:M×N為小波多分辨率分解第l層各方向子圖像的大小;flx(i，j)為坐標點(i，j)的小波多分辨率分解系數(shù)。

計算各層分解系數(shù)和之后，從第1級到第5級依次對相鄰層Ci、Cj，按下式計算比值，

如果小波分解系數(shù)平方和遞減變化，則選擇第一個明顯發(fā)生跳變的比值對應的低頻層作為毛球細節(jié)信息開始的頻率層，第一個明顯跳變指求取比值的計算順序中碰到的第一個超過平均值的跳變，平均值是指按式(3)計算的所有比值Aij的平均值;如果先遞減再遞增，則選取開始遞增的比值對應的低頻層作為毛球細節(jié)信息開始的頻率層。這兩種頻率變化情況主要出現(xiàn)在織物紋理比較平滑，產(chǎn)生的頻率信息高于毛球的情況，此時所有比選定毛球層頻率高的層作為織物紋理干擾層。若織物紋理粗糙，可導致紋理產(chǎn)生的頻率信息低于毛球，如粗絨線類織物，此時除第1級高頻層外，分解系數(shù)平方和會先遞增再遞減，則選擇第一個明顯發(fā)生遞增跳變的比值對應的高頻層作為毛球細節(jié)信息開始的頻率層，所有比選定毛球頻率層低的，沒有發(fā)生再次跳變的層作為織物紋理層，這里明顯跳變的定義和小波分解系數(shù)平方和遞減變化的過程一樣，只是此時平均值的求解只針對遞增過程的比值進行。此外織物紋理結構具有很強的方向性，產(chǎn)生的頻率信息要么為水平、垂直方向，要么主要為對角方向，而毛球產(chǎn)生的頻率信息是隨機的，可通過計算選取頻率層3方向細節(jié)分解系數(shù)的平方和，歸一化后，對平方和求方差δ，如δ＜0.15，則確定為毛球層，否則再和選定層相鄰的頻率層上進行相應計算，找到符合要求的層。對圖1進行上述操作，發(fā)現(xiàn)織物毛球細節(jié)信息從第3級開始，圖2(a)為將第1級和第2級細節(jié)信息置零后重構的圖像，圖2(b)為僅對第3級細節(jié)信息進行重構獲得的圖像。

圖2 起毛起球織物圖像的小波變換處理過程Fig.2 The wavelet transform processing of pilling fabric

1.2 織物起毛起球等級特征的提取

織物起毛起球的等級判定主要依賴以下幾個參數(shù)［16］:起毛起球密度，毛球大小，毛球形狀等。起毛起球密度定義為毛球區(qū)域和圖像區(qū)域的比值?？赏ㄟ^計算去除織物紋理所在頻率層并重構圖像的小波分解系數(shù)的平均值，然后計算超過平均值系數(shù)的個數(shù)和總系數(shù)的個數(shù)之比來實現(xiàn)。利用小的毛球和周圍區(qū)域相比變化更突然，產(chǎn)生頻率比大的毛球高的特點，判定毛球的大小。確定織物紋理結構及起毛起球主要細節(jié)信息所在頻率層后，找到和起毛起球頻率層相鄰的頻率信息最多的非織物紋理結構層，即毛球細節(jié)信息次多的層，按下式確定代表毛球大小的頻率層。

式中:A表示織物毛球主要細節(jié)信息所在的頻率層與毛球非主要細節(jié)信息所在層中頻率信息最多的層的系數(shù)平方和之比，其余各符號含義同式(1)、(2)。

考慮到同一塊織物，毛球大小也會有差異，導致代表毛球的頻率信息會出現(xiàn)在不同頻率層上，大的毛球產(chǎn)生的主頻信息在低頻層，小的毛球產(chǎn)生的主頻信息在高頻層，判斷織物產(chǎn)生毛球總體是大還是小，就看毛球頻率信息出現(xiàn)在低頻層和高頻層的量的多寡。當?shù)皖l層所表達的大毛球產(chǎn)生的頻率量達到較高頻率層所表達的小毛球產(chǎn)生信息量的1/4時，認為毛球整體大小由低頻層的毛球決定，否則由高頻層決定。求解特征A時，分子部分對應較高頻率層l，分母對應較低頻率層l+i。當滿足A≥4時，選定l層，否則選定l+i層。按上述規(guī)則選定的層如果為1～3級中的某一級，則斷定為毛球較小，否則稱毛球較大。

關于毛球形狀，如果毛球接近圓形，則進行小波多分辨率分解時，產(chǎn)生的水平、垂直及對角三方向的頻率信息近似相等，若毛球形狀并不規(guī)則，如圖1(a)所示，則會導致三方向的頻率量具有一定離散性。按式(2)計算三方向的小波分解系數(shù)平方和，歸一化后，求方差δ，如果δ≤0.5，判定為形狀單一的圓形，否則判定為不規(guī)則形狀。

2 結果與討論

針對精梳針織絨、粗梳針織絨、光面精梳毛織品、絨面精梳毛織品、粗梳毛織品的5級起毛起球標準樣照，進行了參數(shù)提取操作。發(fā)現(xiàn)織物不同時提取的各級起毛起球密度值存在差異，表1給出了各級密度特征的分布范圍。

由表1可見，因織物類型不同，織物起毛起球相鄰等級的密度值出現(xiàn)了交叉，不能僅以求取的密度值作為等級判定的唯一依據(jù)。當兩種織物求取的密度相同時，如果其中一個織物毛球比較大，則總毛球個數(shù)就少，采用人工視覺判定時相應等級偏低。此外如果通過圖像處理判定織物生成的毛球為比較規(guī)則的圓形，則說明各毛球間的相互連接不緊密，分布比較分散，在相同等級下密度偏低。最后得出織物起毛起球的等級判定規(guī)則為:如果計算的密度出現(xiàn)了等級交叉，若同時判定毛球尺寸大且形狀不規(guī)則，則歸入較低一級;若同時判定毛球尺寸小、且形狀接近圓形則歸入較高一級;若為其他情況，則依據(jù)織物紋理結構產(chǎn)生的頻率信息的高低進行最終判斷，織物紋理頻率信息在小波多分辨率分解的第4或5級，則將歸入較低起毛起球等級，否則歸入較高等級。

表1 不同織物5級毛球密度分布范圍Tab.1 The density distribution of pilling in five grades

應用上述算法，對120幅起毛起球圖片進行了等級判定，準確率達到91.3%。

3 結論

依據(jù)小波多分辨率分解的空間頻率信息，定位了織物紋理結構及毛球主要細節(jié)信息所在的頻率層，進而提取起毛起球密度、毛球大小、毛球形狀3個指標，實現(xiàn)了不同織物起毛起球等級的統(tǒng)一檢測方法。這種方法能有效克服各種和毛球變化頻率不同的噪聲的干擾，提高了評定過程的魯棒性。

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