石康君 王靜安 高衛(wèi)東

摘要： 為建立一套客觀、穩(wěn)定、高效的織物褶皺評(píng)價(jià)系統(tǒng)，文章提出一種多尺度圖像特征提取方法。首先，通過(guò)3層小波變換對(duì)織物二維圖像進(jìn)行分解，得到其高頻系數(shù);對(duì)原圖及三個(gè)尺度下的小波系數(shù)分別生成灰度共生矩陣，并對(duì)這四個(gè)尺度的灰度共生矩陣提取對(duì)比度、相關(guān)性、角二階矩、同質(zhì)性及熵值表征織物褶皺變化;最后通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)輸入特征進(jìn)行分類。結(jié)果表明，結(jié)合小波變換的灰度共生矩陣方法比單獨(dú)使用灰度共生矩陣分類準(zhǔn)確率高，說(shuō)明多尺度的圖像特征能夠更加全面地描述織物褶皺變化。

關(guān)鍵詞： 織物褶皺;小波變換;灰度共生矩陣;多尺度;支持向量機(jī)

中圖分類號(hào)： TS941.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)： 10017003（2020）02003506

引用頁(yè)碼： 021107DOI： 10.3969/j.issn.10017003.2020.02.007

Multiscale GLCM analysis of fabric wrinkles

SHI Kangjun， WANG Jingan， GAO Weidong

（Key Laboratory of EcoTextiles， Ministry of Education， Jiangnan University， Wuxi 214122， China）

Abstract： In order to establish an objective， stable and efficient evaluation system of fabric wrinkles， this paper proposes a multiscale image feature extraction method. Firstly， the 2D images of fabrics were decomposed by threelayer wavelet transform to obtain the highfrequency coefficients. The GLCM（graylevel cooccurrence matrix） was respectively generated for the original images and the wavelet coefficients at three scales， and the contrast， correlation， angular secondary moment， homogeneity and entropy of the GLCM of the four scales were extracted to characterize the fabric wrinkle change. Finally， SVM（support vector machine） was applied to classify inputted features. The results show that the GLCM method combined with wavelet transform has higher classification accuracy than the GLCM method alone， indicating that multiscale image features can more comprehensively describe fabric wrinkle changes.

Key words： fabric wrinkle; wavelet transform; GLCM; multiscale; SVM

在紡織與服裝行業(yè)，織物洗后外觀褶皺等級(jí)作為評(píng)價(jià)織物外觀性能與抗皺性能的重要指標(biāo)，其評(píng)價(jià)方法一直是行業(yè)研究的難點(diǎn)。目前，AATCC評(píng)價(jià)方法是被應(yīng)用最廣的一種方法。但此方法是一種主觀評(píng)價(jià)方法，評(píng)價(jià)結(jié)果依賴于觀測(cè)者對(duì)褶皺的主觀感知，沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，個(gè)體之間的評(píng)價(jià)結(jié)果可能出現(xiàn)較大差異，且人工評(píng)價(jià)耗時(shí)、費(fèi)力、效率低下，不符合紡織智能制造的發(fā)展趨勢(shì)。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，許多研究者將計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用到織物褶皺評(píng)價(jià)的研究中。20世紀(jì)90年代，XU B等[1]使用掃描儀獲取織物表面圖像，基于像素信息定義了表面比和陰影比兩個(gè)變量，以量化表征織物褶皺表面。MORI T等[2]利用二維圖像灰度值及其位置信息生成灰度共生矩陣，從中提取特征值量化褶皺，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練，取得了較高的分類結(jié)果。相比于時(shí)域分析，頻域分析有著更加顯著的優(yōu)點(diǎn)。CHOI C J等[3]利用2D傅里葉變換，將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻率域，提取局部頻率范圍的頻譜幅值表征織物褶皺程度。

由于使用二維圖像的褶皺評(píng)價(jià)方法是基于圖像灰度值及其位置信息進(jìn)行表征，評(píng)價(jià)結(jié)果易受圖像采集環(huán)境及織物表面顏色影響。因此，三維圖像被應(yīng)用到織物褶皺評(píng)價(jià)的研究中。KANG T J等[46]在基于三維圖像的織物褶皺客觀評(píng)價(jià)中做了大量工作，他們分別使用激光掃描與立體視覺(jué)技術(shù)獲取了較為精確的AATCC模板表面圖像。YANG X B等[78]提出了一種基于光度立體視覺(jué)的織物三維外觀重建方法。但是獲取織物三維圖像用時(shí)過(guò)長(zhǎng)，不能達(dá)到快速檢測(cè)的目的，且成本較高，限制了其在工業(yè)上的應(yīng)用。

本文將小波變換與灰度共生矩陣結(jié)合對(duì)織物二維圖像進(jìn)行分析，在多個(gè)尺度提取褶皺特征表征織物褶皺等級(jí)。結(jié)果表明，相比單一尺度的圖像特征，多尺度灰度共生矩陣特征能夠更加全面地描述織物褶皺變化。

1圖像采集系統(tǒng)

本文在單側(cè)光環(huán)境下采集標(biāo)準(zhǔn)模板與織物樣本圖像?？椢飯D像采集系統(tǒng)主要包括條形光源、CCD相機(jī)、暗箱、支架、載樣臺(tái)。圖1為圖像采集系統(tǒng)示意。

如圖1所示，條形光源位于載樣臺(tái)一側(cè)，并與載樣臺(tái)一邊平行。由于光源垂直位置高于待測(cè)樣本，其產(chǎn)生的光線與待測(cè)樣本形成一定的入射高度角，當(dāng)光線照射到粗糙樣本表面后，經(jīng)漫反射于不平整的樣本表面產(chǎn)生不同的反射光線，表現(xiàn)在圖像中則為區(qū)域性的明暗變化。且SA1模板表面最粗糙，漫反射更強(qiáng)烈，明暗變化也更加明顯。隨著褶皺等級(jí)的提高，明暗變化逐漸減弱。采集所得六個(gè)等級(jí)AATCC標(biāo)準(zhǔn)模板圖像，如圖2所示。

織物褶皺多尺度灰度共生矩陣分析2基于快速小波變換的多尺度圖像分析

當(dāng)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行多分辨率分析和處理時(shí)，小波變換是一種重要的數(shù)學(xué)工具，它能夠有效、直觀地描述圖像紋理特征。

2.1小波變換原理

小波變換是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種信號(hào)的時(shí)頻分析方法，具有多分辨率分析的特點(diǎn)。二維小波變換是通過(guò)高通hθ和低通hφ濾波器與原始信號(hào)卷積，把輸入信號(hào)分解為四個(gè)低尺度分量。對(duì)于二維信號(hào)f（x，y）一次完整的分解過(guò)程如圖3所示。

f（x，y）hθ（-n）2↓hθ（-m）2↓wDθ（j，m，n）hφ（-m）2↓wVθ（j，m，n）hφ（-n）2↓hθ（-m）2↓wHθ（j，m，n）hφ（-m）2↓wHφ（j，m，n）

圖3中，變量j、m、n分別為尺度、水平位移和垂直位移;wφ（j，m，n）為低頻系數(shù)（近似系數(shù)），{wDθ（j，m，n）=H，V，D}分別為水平、垂直和對(duì)角線高頻系數(shù)（細(xì)節(jié)系數(shù)）;2↓表示2倍下取樣。圖3為第一層分解過(guò)程，第二層分解則將wφ（j，m，n）作為輸入信號(hào)執(zhí)行上述過(guò)程。

2.2圖像多尺度分析

一副褶皺的織物圖像經(jīng)多層小波變換后，每層信息都被分解為高頻分量H（褶皺邊緣和噪聲）和低頻分量L（圖像的主體）兩部分[9]。高頻分量又被分解為水平高頻分量HH、垂直高頻分量HV和對(duì)角線高頻分量HD。經(jīng)過(guò)小波變換分解得到的低頻分量包含原圖像90%以上能量，低頻失去的信息由高頻捕獲[10]，繼續(xù)進(jìn)入下一層分解。每一層分解僅對(duì)低頻分量進(jìn)行。圖4（a）是對(duì)圖像進(jìn)行三層小波分解的示意，圖4（b）為一副褶皺織物圖像三層分解結(jié)果。圖4小波分解示意

Fig.4Schematic of wavelet decomposition由圖4可知，每經(jīng)過(guò)一層小波變換后，圖像都被分解為4個(gè)1/4大小的新圖像，即由上級(jí)圖像與小波基進(jìn)行內(nèi)積后，再分別沿圖像行和列方向進(jìn)行2倍間隔抽樣而成。因此，可以通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行多層小波變換，在不同尺度下對(duì)織物褶皺特征進(jìn)行分析。需要注意，圖像尺寸隨分解層數(shù)的增大呈指數(shù)減小，分解層數(shù)不易過(guò)高。由于低頻分量包含原圖像90%以上能量，與原圖非常相似，而高頻分量含有的信息較少，且每一層的高頻分量都較好地保留了織物的邊緣特征，因此本文采用原圖和3層小波變換分解所得高頻分量進(jìn)行褶皺特征提取。且通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，選用haar小波時(shí)，灰度共生矩陣特征能夠更好地描述褶皺等級(jí)變化。

3基于灰度共生矩陣的褶皺特征提取

灰度共生矩陣是描述圖像灰度分布及像素相對(duì)位置關(guān)系的一種圖像分析方法，可以反映圖像在方向、像素間隔、變化幅度及快慢的綜合信息[11]。

3.1圖像多尺度灰度共生矩陣求取

由于褶皺是一種紋理信息，灰度共生矩陣是一種常用的分析紋理特征的方法，因此很多研究者將灰度共生矩陣用于織物褶皺的客觀評(píng)價(jià)[2，12]。在早期研究中，研究人員都是在單一尺度下對(duì)圖像生成灰度共生矩陣，提取褶皺特征。但紋理本身的層次性使其在不同的尺度下呈現(xiàn)出不同特征，單一尺度下的圖像特征不能完全反映出紋理的本質(zhì)特性，因此本文在4個(gè)尺度下生成灰度共生矩陣，即原圖及三層小波變換分解所得高頻小波系數(shù)。

灰度共生矩陣是圖像的一種二階統(tǒng)計(jì)量。給定一副數(shù)字圖像I（x，y），其灰度級(jí)為L(zhǎng)，則灰度共生矩陣G（x，y）為I（x，y）中沿方向θ，間隔為d的兩個(gè)像素點(diǎn)對(duì)（i，j）的統(tǒng)計(jì)數(shù)目n。G（x，y）的尺寸為L(zhǎng)×L，n為灰度共生矩陣在G（i，j）的像素值。

對(duì)于一副織物圖像，經(jīng)灰度變換后的灰度級(jí)L=256，灰度共生矩陣尺寸為256×256。為減少后續(xù)計(jì)算量，必須將原始圖像的灰度級(jí)進(jìn)行壓縮，減小G（x，y）的尺寸。通常，將圖像灰度壓縮至16級(jí)，像素間隔d取1是一個(gè)合理的選擇[11]。由于褶皺在織物中的分布是隨機(jī)的、無(wú)規(guī)則的，沿各個(gè)方向均勻分布，因此選擇θ=0°、45°、90°、135°四個(gè)方向分別生成灰度共生矩陣，提取特征表征織物褶皺等級(jí)。

3.2AATCC標(biāo)準(zhǔn)模板褶皺特征提取

由于在織物褶皺客觀評(píng)價(jià)研究中，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的織物數(shù)據(jù)庫(kù)用于參考，而AATCC標(biāo)準(zhǔn)模板是被行業(yè)普遍認(rèn)可和信任的參照樣本，因此對(duì)AATCC標(biāo)準(zhǔn)模板圖像按照上述步驟生成灰度共生矩陣，并從中提取描述紋理的特征值。對(duì)于一副灰度級(jí)為L(zhǎng)的圖像，典型的紋理特征有以下幾種：

1）對(duì)比度。

對(duì)比度反映了圖像的清晰程度和褶皺的變化幅度。對(duì)于一副織物圖像，表面越皺，對(duì)比度越高。

F1=∑Li=1∑Lj=1（i，j）2pij（1）

式中：Pij為灰度共生矩陣在點(diǎn)G（i，j）的概率統(tǒng)計(jì)。

2）相關(guān)性。

相關(guān)性為返回某個(gè)像素與其相鄰像素間關(guān)系的度量，表示圖像中紋理的非均勻程度和復(fù)雜程度。

F2=∑Li=1∑Lj=1（i-mr）（i-mc）pijσrσc（2）

式中：mr和mc分別為沿灰度共生矩陣G的行和列計(jì)算所得均值，σr和σc為行和列標(biāo)準(zhǔn)差。

3）角二階矩。

角二階矩是圖像灰度分布均勻程度的度量。其值越大，表明織物表面變化緩慢，織物越平整。

F3=∑Li=1∑Lj=1pij（3）

4）同質(zhì)性。

同質(zhì)性用于度量灰度共生矩陣元素關(guān)于主對(duì)角線的集中程度。一副圖像的灰度級(jí)越豐富，變化越緩慢，其同質(zhì)值越高。

F4=∑Li=1∑Lj=1pij1+|i-j|（4）

5）熵。

熵值是圖像中所具有的信息量的度量，代表了圖像的復(fù)雜程度，是圖像內(nèi)容隨機(jī)性的度量。

F5=-∑Li=1∑Lj=1pijlogpij2（5）

一副圖像經(jīng)小波變換分解后每層可以得到3副子圖像，分別對(duì)應(yīng)高頻水平系數(shù)（wHθ）、高頻垂直系數(shù)（wVθ）和高頻對(duì)角線系數(shù)（wDθ）。經(jīng)3層小波變換分解后可得到9副子圖像。首先對(duì)AATCC標(biāo)準(zhǔn)模板原圖及其9副子圖像在θ=0°、45°、90°、135°四個(gè)方向提取的特征求均值，然后再分別對(duì)每一層高頻系數(shù)wHθ、wVθ和wDθ所得特征求均值作為當(dāng)前尺度的特征值，并將4個(gè)尺度的特征值組合，由此每一樣本可得到一個(gè)20維的特征向量。表1列出了AATCC標(biāo)準(zhǔn)模板原圖及小波變換分解所得2個(gè)尺度的小波系數(shù)特征提取結(jié)果。

3.3織物褶皺特征提取

由于AATCC標(biāo)準(zhǔn)模板是塑料制品，表面周期性紋理信息弱，而織物是經(jīng)緯紗按照一定規(guī)律交織組成，具有較強(qiáng)的周期性。因此，通過(guò)AATCC模板確定的灰度共生矩陣特征在真實(shí)織物上的有效性是一個(gè)值得討論的問(wèn)題。為驗(yàn)證上述特征在真實(shí)織物上的有效性，對(duì)6個(gè)等級(jí)的345塊織物圖像根據(jù)上述步驟提取褶皺特征，并繪制箱型分布圖。圖5隨機(jī)展示了部分特征值統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由圖5可知，在不同尺度下，織物特征值隨等級(jí)變化具有一定的分布梯度。

4基于支持向量機(jī)的褶皺評(píng)價(jià)

20世紀(jì)90年代，Vapnik提出的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論[1314]在模式識(shí)別領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，支持向量機(jī)在此理論基礎(chǔ)上采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，較好地解決了小樣本、非線性、高維數(shù)的分類問(wèn)題。

4.1支持向量機(jī)模型優(yōu)化

使用支持向量機(jī)對(duì)織物褶皺等級(jí)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)時(shí)，主要考慮原始數(shù)據(jù)的縮放比例，核函數(shù)的類型選擇，懲罰參數(shù)c，核函數(shù)寬度g的選取。由于經(jīng)典支持向量機(jī)是為了解決2分類問(wèn)題設(shè)計(jì)的，而織物褶皺等級(jí)評(píng)定是一個(gè)6分類問(wèn)題，因此本文采用Libsvm[15]軟件包來(lái)解決織物褶皺的分類問(wèn)題。

由表1可知，圖像在不同尺度下的特征差值很大，為避免較大范圍內(nèi)的數(shù)值屬性影響較小范圍內(nèi)的數(shù)值屬性，在分類前，將特征值歸一化。Libsvm軟件包常用的核函數(shù)有4種，分別是線性核、多項(xiàng)式核、RBF核及Sigmoid核。為保證取得最好的分類結(jié)果，分別選擇上述4種核函數(shù)對(duì)織物樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，通過(guò)比較分類結(jié)果選擇合適的核函數(shù)。為了更好地提高支持向量機(jī)性能，需調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù)。對(duì)于多項(xiàng)式核、RBF核及Sigmoid核，主要調(diào)節(jié)懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g，對(duì)于線性核函數(shù)主要調(diào)節(jié)參數(shù)c。通常最佳（c，g）值的選擇通過(guò)交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索來(lái)確定。在交叉驗(yàn)證前，粗略確定（c，g）值的搜索范圍，并根據(jù)網(wǎng)格搜索等高線圖調(diào)整其范圍。本文采用五折交叉驗(yàn)證尋找最佳（c，g），首先將訓(xùn)練集平均分成5組，得到5組子集，每個(gè)子集分別做一次驗(yàn)證集，其余4組子集作為訓(xùn)練集，由此得到5個(gè)模型。按這5個(gè)模型驗(yàn)證集的平均分類準(zhǔn)確率作為最終交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率，使用交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率最高的（c，g）組合優(yōu)化支持向量機(jī)。

4.2褶皺等級(jí)評(píng)價(jià)

為驗(yàn)證多尺度灰度共生矩陣特征及支持向量機(jī)在織物褶皺等級(jí)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用效果，對(duì)345塊（65%作為訓(xùn)練樣本、35%作為測(cè)試樣本）已知褶皺等級(jí)的白色織物樣本進(jìn)行特征提取，并使用支持向量機(jī)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。采用網(wǎng)格搜索尋找最佳（c，g），以RBF核函數(shù)的參數(shù)優(yōu)化為例，搜索結(jié)果如圖6所示。

由圖6可知，當(dāng)（c，g）=（2 724.077）時(shí)，交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率最高。以此（c，g）值組合優(yōu)化支持向量機(jī)模型，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。并分別使用線性核、多項(xiàng)式核、Sigmoid核重復(fù)上述參數(shù)尋優(yōu)過(guò)程，不同核函數(shù)支持向量機(jī)分類結(jié)果如表2所示。由表2可知，核函數(shù)類型對(duì)最終分類結(jié)果影響較大，在本文使用算法中，當(dāng)核函數(shù)類型為RBF核時(shí)支持向量機(jī)分類結(jié)果最好，測(cè)試樣本準(zhǔn)確率可達(dá)80.17%。

表3展示了采用RBF核的支持向量機(jī)分類結(jié)果。由表3可知，錯(cuò)分類樣本主要集中在SA3和SA3.5之間，這主要由兩種不同褶皺類型的外觀差異造成的。由圖2可知，SA3的褶皺銳利且密度高，而SA3.5的褶皺具有更大的尺寸和更加平緩的變化，這為褶皺評(píng)價(jià)帶來(lái)了一定困難。

4.3分類方法對(duì)比

為驗(yàn)證本文提出的方法在織物褶皺客觀評(píng)價(jià)中的優(yōu)越性，基于相同的樣本集將本方法的執(zhí)行結(jié)果與文獻(xiàn)[1618]使用方法及單一尺度的灰度共生矩陣方法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表4所示。由表4可知，本文提出的方法分類準(zhǔn)確率顯著高于其他方法，說(shuō)明多尺度的圖像特征能夠更加全面地描述織物褶皺變化。

5結(jié)論

針對(duì)單一尺度灰度共生矩陣方法描述織物褶皺特征的不足，本文通過(guò)小波變換對(duì)圖像進(jìn)行分解，得到多個(gè)尺度下的圖像，并在不同尺度下對(duì)高頻小波系數(shù)進(jìn)行灰度共生矩陣分析，提取特征值，比較全面地描述了褶皺特征隨織物等級(jí)的變化。通過(guò)優(yōu)化的支持向量機(jī)模型對(duì)345塊織物樣本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，證明了本方法在織物褶皺客觀評(píng)價(jià)中的應(yīng)用價(jià)值。

由于單測(cè)光采集環(huán)境的限制，本文采用方法并不適用于多色織物的褶皺評(píng)價(jià)，且SA3與SA3.5之間的外觀差異為織物褶皺評(píng)價(jià)帶來(lái)了一定困難，因此在接下來(lái)的研究中將對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行深入分析。

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收稿日期： 20190529; 修回日期： 20191210

基金項(xiàng)目： 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2017YFB0309200）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（JUSRP51907A）;江蘇省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目（KYCX19_1878）

作者簡(jiǎn)介： 石康君（1993），男，碩士研究生，研究方向?yàn)榛趫D像處理的紡織智能檢測(cè)。通信作者：高衛(wèi)東，教授，gaowd3@163.com。