裘柯檳， 陳維國,2， 周 華,2， 應(yīng)雙雙

(1. 浙江理工大學(xué) 紡織科學(xué)與工程學(xué)院(國際絲綢學(xué)院)， 浙江 杭州 310018； 2. 浙江理工大學(xué)上虞工業(yè)技術(shù)研究院有限公司， 浙江 紹興 312300)

顏色測(cè)量是紡織服飾產(chǎn)業(yè)中最常用的評(píng)價(jià)方法之一，不同于印刷品，紡織品種類繁多、結(jié)構(gòu)多變、顏色豐富，其最終的顏色效果不僅受到紗線顏色的影響，也會(huì)受織物層數(shù)[1]、纖維形狀[2]、織物紋理[3]、紗線線密度、捻度、織造工藝等因素的共同影響，準(zhǔn)確、高效的紡織品顏色測(cè)量一直是紡織領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。顏色測(cè)量方法包括：目測(cè)法、光電積分法、分光光度法、數(shù)碼攝像法[4]和光譜成像法等。分光光度法是工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用非常廣泛的顏色測(cè)量方法，分光光度計(jì)最小測(cè)量孔徑達(dá)到3 mm，滿足大部分顏色測(cè)量場(chǎng)景。對(duì)于紗線、纖維顏色測(cè)量時(shí)，受儀器測(cè)量孔徑的限制，測(cè)量前需要對(duì)試樣進(jìn)行預(yù)處理，這使得測(cè)量過程復(fù)雜、效率低。在通過物理定位對(duì)被測(cè)紡織品指定位置的顏色測(cè)量時(shí)，紡織品柔軟易扭曲變形的特點(diǎn)易影響測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此，盡管分光光度法顏色測(cè)量?jī)x器是目前紡織行業(yè)最常用的儀器，但存在一定的局限性。

成像技術(shù)是基于光電技術(shù)發(fā)展起來的，成像技術(shù)中的圖像傳感器是一種將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為一維時(shí)序信號(hào)的器件[5]。電荷耦合器件(CCD)是最常見的圖像傳感器，CCD傳感器是一個(gè)小型單元矩陣，在空間均勻陣列，陣列中每個(gè)單元都是一個(gè)具有產(chǎn)生電能的光電二極管，能夠根據(jù)入射光的強(qiáng)度產(chǎn)生不同強(qiáng)度的脈沖信號(hào)。非接觸式的成像測(cè)量技術(shù)以像素為測(cè)量單位，能夠獲取每個(gè)像素的顏色，分辨物體微小的顏色變化，同時(shí)運(yùn)用圖像模式識(shí)別技術(shù)對(duì)紡織品變形區(qū)域進(jìn)行識(shí)別和定位，并消除紡織品變形、噪聲的影響，解決樣品顏色不均勻性帶來的測(cè)量難題，對(duì)紡織品顏色測(cè)量具有一定的優(yōu)勢(shì)。

高光譜成像技術(shù)具有圖譜合一的優(yōu)點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)、印刷、紡織等行業(yè)受到學(xué)者的廣泛關(guān)注與研究。本文主要介紹了基于成像的顏色測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，分別對(duì)數(shù)碼攝像法、多光譜成像法和高光譜成像法的特點(diǎn)，及其在紡織品顏色測(cè)量中的研究與應(yīng)用成果進(jìn)行分析，并基于高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)提出未來紡織品顏色測(cè)量技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，以期為解決目前紡織品顏色測(cè)量所面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題提供新的參考。

1 非成像測(cè)量技術(shù)

目前客觀的顏色測(cè)量通常采用光電積分法和分光光度法。這2種方法均為基于顏色點(diǎn)的測(cè)量技術(shù)。

1.1 光電積分法

光電積分法使用濾光光源和3個(gè)或4個(gè)濾光片，其光譜響應(yīng)近似于特定國際照明委員會(huì)(CIE)標(biāo)準(zhǔn)光源與傳感器組合的光譜響應(yīng)，能夠直接測(cè)量三刺激值(如CIEXYZ)。光電積分法能準(zhǔn)確測(cè)出2個(gè)被測(cè)樣品之間的顏色差別，但由于不提供光譜數(shù)據(jù)，無法避免同色異譜；其次受濾光片透射率和光源穩(wěn)定性的限制，不能準(zhǔn)確地測(cè)量出三刺激值。光電積分法的優(yōu)點(diǎn)在于結(jié)構(gòu)小巧、測(cè)量速度快、操作簡(jiǎn)便，適用于只需要控制物體顏色，測(cè)量精度要求不高而又不需要配色的領(lǐng)域(如色差評(píng)價(jià)、顏色在線檢測(cè)等)。

1.2 分光光度法

分光光度法采用光柵等分光元器件對(duì)入射光線進(jìn)行分光，通過傳感器探測(cè)樣品空間的全部光譜能量分布的信息，能夠比較精確測(cè)量物體的反射率并將反射率轉(zhuǎn)換為各種顏色參數(shù)，提供足夠的精確度和重復(fù)性。根據(jù)光譜信息采集方式的不同，分光光度法可分為光譜掃描法和光電攝譜法。光譜掃描法是單通道測(cè)色方法。入射狹縫的光線通過聚焦凹鏡形成平行光束，充分照亮光柵。采用機(jī)械掃描結(jié)構(gòu)旋轉(zhuǎn)光柵，以改變指向輸出的波長。單色儀在可見光范圍內(nèi)依次連續(xù)采集光譜信號(hào)，其優(yōu)點(diǎn)是精度較高，但光路和結(jié)構(gòu)復(fù)雜，測(cè)量效率低，系統(tǒng)重復(fù)性差，對(duì)光源的穩(wěn)定性要求較高。光電攝譜法通過線性光電傳感器同時(shí)采集待測(cè)物的全波段光譜信息，具有測(cè)量時(shí)間短、信噪比高，對(duì)光源穩(wěn)定性要求低，適用于瞬態(tài)的光譜顏色測(cè)量的特點(diǎn)[6]。目前，分光光度法顏色測(cè)量?jī)x大多采用光電攝譜法，測(cè)色準(zhǔn)確且測(cè)色過程自動(dòng)化。根據(jù)測(cè)色設(shè)備大小可分為臺(tái)式和便攜式2種，臺(tái)式分光光度儀(如Datacolor 650臺(tái)式分光光度儀和X-rite Ci7 860臺(tái)式分光光度儀)體積大，常用于實(shí)驗(yàn)室測(cè)色；便攜式分光測(cè)色計(jì)(如Datacolor CHECK 3便攜式分光測(cè)色計(jì)、X-Rite eXact便攜式分光測(cè)色計(jì))的積分球較小，攜帶方便，但測(cè)色性能遜色于臺(tái)式分光光度儀。

基于點(diǎn)測(cè)量的分光光度計(jì)受測(cè)量孔徑大小的限制，每次只能采集測(cè)量孔徑內(nèi)的物體平均反射率，對(duì)于包含復(fù)雜嵌套顏色圖案的提花、印花織物，測(cè)量結(jié)果缺乏有關(guān)物體的空間信息，需要分批測(cè)量，且滿足被測(cè)區(qū)域?yàn)閱紊囊?，無法滿足所有紡織品顏色測(cè)量的需求。

2 成像測(cè)量技術(shù)

根據(jù)圖像包含的波段數(shù)不同，成像測(cè)量技術(shù)分為數(shù)碼攝像法、多光譜成像法和高光譜成像法。為了提高成像技術(shù)的測(cè)量精度和穩(wěn)定性，不少學(xué)者對(duì)成像傳感器性能、分光方式、相機(jī)顏色特征化、光譜重建、圖像分割等方面進(jìn)行研究。目前成像技術(shù)已被應(yīng)用于顏色再現(xiàn)[7]、文物保護(hù)[8]、紡織顏色測(cè)量[9]等領(lǐng)域。

2.1 數(shù)碼攝像法

數(shù)碼攝像法是一種基于三通道成像技術(shù)的測(cè)色方法，如掃描儀[10]或數(shù)碼相機(jī)[11]。數(shù)碼相機(jī)采集到的原始數(shù)字信號(hào)由其傳感器表面的特定濾光片決定，每個(gè)濾光片只能透過對(duì)應(yīng)波長的光信號(hào)。紅(R)、綠(G)和藍(lán)(B)3種濾光片一般4個(gè)為1組，從左至右、從上至下的順序一般有RGGB、GBRG和GRBG這3種?；赗GB的成像只記錄了物體在特定光源下的R、G、B 3個(gè)波長的顏色數(shù)值，而非全光譜信息，故記錄的RGB顏色數(shù)值完全依賴于指定相機(jī)和光源，當(dāng)相機(jī)以及觀察環(huán)境的光源變化時(shí)(現(xiàn)實(shí)中很難保證光源一致不變)，記錄的RGB顏色數(shù)值就會(huì)發(fā)生很大變化，導(dǎo)致顏色的不一致性，因此數(shù)碼攝像法只能用于指定觀察環(huán)境下的顏色評(píng)價(jià)。相機(jī)顏色特征化是比較有效解決顏色一致性問題的方法之一。相機(jī)顏色特征化主要內(nèi)容是顏色空間轉(zhuǎn)換，完成設(shè)備相關(guān)的顏色空間的顏色值(如RGB值)到設(shè)備無關(guān)的顏色空間的顏色值(如CIEL*a*b*值)的轉(zhuǎn)換。相機(jī)顏色特征化主要有物理模型、查找表和數(shù)值評(píng)估這3種方法。物理模型通常包含諸如吸收率、散射率和反射率幾個(gè)屬性，例如，庫貝卡-芒克(Kubelka-Munk)模型適用于打印機(jī)的表征方法。查找表描述設(shè)備相關(guān)的顏色空間和一個(gè)設(shè)備無關(guān)的顏色空間之間一系列對(duì)應(yīng)關(guān)系，并可通過插值計(jì)算中間坐標(biāo)，查找表通常需要大量的測(cè)量數(shù)據(jù)，效率低。數(shù)值評(píng)估無需事先假設(shè)測(cè)量?jī)x器的物理狀態(tài)，使用一組參考目標(biāo)顏色樣本，并找到一個(gè)回歸模型將RGB值映射到CIEL*a*b*值(如線性模型、二次模型、伽馬模型、直接模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)[12]。一般來講，將相機(jī)作為色度計(jì)的模型準(zhǔn)確性必須不超過3.0ΔE(ΔE為色差)，理想情況下應(yīng)該不超過1.0ΔE。Seymour[13]對(duì)比分析了不同模型，表明只有少數(shù)模型的準(zhǔn)確性低于3.0ΔE。偽逆法是映射模型中最簡(jiǎn)單的方法，但對(duì)噪聲非常敏感。多項(xiàng)式模型估計(jì)色度值的準(zhǔn)確性表現(xiàn)良好[14]，將模型分別應(yīng)用于紡織品CNCS色卡和染色樣布，色差結(jié)果表明平均色差差值分別為1.16和1.34，接近于DigiEye測(cè)色結(jié)果，且能與其保持良好的一致性，增加多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)可提高估計(jì)性能，但參數(shù)數(shù)量并非越多越好，其有效度依賴于所選擇的特定參數(shù)[15]。隨著多項(xiàng)式回歸項(xiàng)數(shù)的增加，模型泛化能力下降。上述模型將RGB值映射到CIEL*a*b*值需要依賴所選白點(diǎn)，這意味著重新選擇白點(diǎn)后必須重新計(jì)算回歸模型。

光譜分布估計(jì)利用相機(jī)RGB值與分光光度計(jì)測(cè)量的反射率建立模型，從而可確定給定的相機(jī)RGB值對(duì)應(yīng)的光譜反射率，光譜分布估計(jì)的結(jié)果可轉(zhuǎn)換為不同的顏色空間的色度值。凸集投影(POCS)方法[16]是一種常用的估計(jì)光譜分布方法，此方法嚴(yán)重依賴于樣本顏色的先驗(yàn)知識(shí)，若沒有良好的先驗(yàn)知識(shí)，結(jié)果可能很差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則需要選擇正確的參數(shù)和良好的模型架構(gòu)，同時(shí)需要大量的時(shí)間來訓(xùn)練模型[17]。光譜分布估計(jì)模型通過現(xiàn)有的RGB濾光片組合能夠提高相機(jī)的準(zhǔn)確性，計(jì)算結(jié)果與相機(jī)顏色特征化的結(jié)果類似。研究表明，光譜分布估計(jì)對(duì)中性色的測(cè)量效果最好，其次是亮色，而深色和高飽和度的顏色最難測(cè)量[18]。

英國Verivide公司的DigiEye數(shù)碼測(cè)色系統(tǒng)是一種基于三通道數(shù)碼攝像的測(cè)色系統(tǒng)，能夠采集超小面積或多色樣品的反射率和色度數(shù)據(jù)。測(cè)量織物顏色結(jié)果表明，DigiEye數(shù)碼測(cè)色系統(tǒng)與分光光度計(jì)之間存在相關(guān)性，但在某些光譜區(qū)域中的光譜值存在差異，對(duì)色度測(cè)量值有所影響[19]。對(duì)于紙質(zhì)色卡顏色測(cè)量而言，DigiEye數(shù)碼測(cè)色系統(tǒng)和Datacolor SF600分光光度計(jì)能夠獲得較為一致的顏色評(píng)價(jià)；在非平整表面的染色織物顏色評(píng)價(jià)時(shí)，二者會(huì)出現(xiàn)一定的顏色評(píng)價(jià)差異；而在交織混色織物的顏色評(píng)價(jià)時(shí)，二者色彩差異更大。從視覺評(píng)判分析表明，其更符合視覺觀察結(jié)果[20]，在織物色差評(píng)價(jià)中有一定的可行性和實(shí)用價(jià)值。

2.2 多光譜成像法

多光譜成像發(fā)展始于20世紀(jì)90年代中期，目的是實(shí)現(xiàn)紡織品在屏幕上的精確顏色再現(xiàn)。多光譜成像法通過提高成像測(cè)量的光譜數(shù)，與傳統(tǒng)三通道的RGB圖像相比，此方法包含了更多的顏色信息，能夠提高光譜精度[21]。多光譜圖像采集系統(tǒng)一般由光源、濾光片、鏡頭和圖像傳感器組成。根據(jù)分光方式的不同，多光譜成像系統(tǒng)主要有3種結(jié)構(gòu)：1)N個(gè)窄帶光源—傳感器；2)光源—N個(gè)窄帶濾光片—傳感器；3)光源—N個(gè)窄帶傳感器，其中N為通道數(shù)(N>3)[21]。前2種是分時(shí)成像，成像速度隨著N增加變慢，適合靜態(tài)的顏色測(cè)量；第3種是N個(gè)傳感器實(shí)時(shí)成像，成像響應(yīng)快，但傳感器成本高，每個(gè)成像傳感器的位置不同，需要校準(zhǔn)像差。光源—N個(gè)窄帶濾光片—傳感器圖像采集方法如圖1所示。

圖1 光源—N個(gè)窄帶濾光片—傳感器圖像采集方法Fig.1 Image acquisition method of light source-N narrowband filters-sensor

通過控制傳感器前面的旋轉(zhuǎn)輪上的寬帶或窄帶濾波片來過濾入射光，獲取一些感興趣的離散波段，然后在各波段下進(jìn)行成像獲取多光譜圖像，目前其研究與應(yīng)用較為廣泛。

系統(tǒng)采集的圖像波段數(shù)過低會(huì)影響光譜精度。為提高光譜精度，通常采用低維的多通道響應(yīng)值重建高維的光譜反射率[22]。光譜重建算法是影響光譜重建精度的關(guān)鍵因素，光譜重建算法性能取決于成像傳感器的性能、濾光片的數(shù)量及透射率、光源的穩(wěn)定性、訓(xùn)練樣本等因素。物理匹配法根據(jù)目標(biāo)的各通道響應(yīng)值及已知光譜反射率匹配出目標(biāo)的光譜反射率[23]，該方法適用于通道數(shù)較多的多光譜成像系統(tǒng)。優(yōu)化算法通過輸入/輸出數(shù)據(jù)確定模型中的參數(shù)來重建光譜反射率，如維納估計(jì)及其改進(jìn)算法[24]、最小二乘及其改進(jìn)算法[25]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、多項(xiàng)式擬合法[26]等。優(yōu)化算法依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，需要盡可能多的樣本來創(chuàng)建反射率數(shù)據(jù)，當(dāng)測(cè)試數(shù)據(jù)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的1個(gè)子集時(shí)，這些優(yōu)化方法表現(xiàn)良好，但當(dāng)測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同時(shí)，其性能明顯下降，因此訓(xùn)練樣本與目標(biāo)對(duì)象的一致性需要考慮在內(nèi)，避免優(yōu)化算法過擬合或欠擬合的問題。當(dāng)在樣本光譜反射率未知的前提下，通過自由選擇適當(dāng)?shù)挠?xùn)練樣本來求得維納估計(jì)方法中的協(xié)方差矩陣，從而達(dá)到重建高精度反射率的目的，與傳統(tǒng)的維納估計(jì)在不同信噪比和不同成像通道數(shù)下進(jìn)行比較，在系統(tǒng)低信噪比或成像通道少于7的情況下，該方法求得的光譜誤差和色度誤差都較小[27]。此外，線性方法比非線性方法可獲得更有效的色度信息[28]。

針對(duì)紗線較織物測(cè)色復(fù)雜的現(xiàn)狀，忻浩忠等研究發(fā)明了采用31個(gè)濾光片組合的多光譜成像顏色測(cè)量系統(tǒng)，克服樣本量、形狀和顏色的限制，根據(jù)圖像顏色特征結(jié)合閾值概念對(duì)紗線和背景進(jìn)行分割，得到紗線的光譜反射率[29]。由于紡織品的表面反射特性與標(biāo)準(zhǔn)白板之間存在差異，導(dǎo)致同樣顏色的樣品放在系統(tǒng)載物臺(tái)不同位置時(shí)，測(cè)量結(jié)果會(huì)有一定色差，多光譜成像顏色測(cè)量系統(tǒng)在測(cè)量之前需要進(jìn)行空間校正。基于多項(xiàng)式回歸的空間一致性校正方法不僅相對(duì)基于虛擬板的校正方法有優(yōu)勢(shì)，還能減小多光譜系統(tǒng)的反射率重建色差，提升系統(tǒng)顏色測(cè)量的精度[30]。通過將多光譜成像系統(tǒng)測(cè)量的紗線光譜反射率轉(zhuǎn)換到標(biāo)準(zhǔn)儀器測(cè)量的紗線板光譜反射率，能夠?qū)崿F(xiàn)短紗線顏色測(cè)量。基于核嶺回歸的紗線光譜映射方法與傳統(tǒng)的線性回歸、嶺回歸以及局部線性回歸等方法比較發(fā)現(xiàn)，核嶺回歸具有更高的光譜反射率映射精度，很好地解決了短紗線的顏色和光譜測(cè)量問題[30]。

紗線測(cè)量結(jié)果易受到相鄰紗線顏色影響，結(jié)合圖像分割提取紗線顏色特征，可降低相鄰紗線顏色干擾的影響。典型的圖像分割算法主要有大津閾值法、K均值聚類算法、模糊C均值聚類的閾值法以及人工閾值法。羅林從紗線形態(tài)特征分析比較了平均像素法、中心區(qū)域平均像素法、最大值像素法和明度加權(quán)法[9]對(duì)紗線測(cè)量結(jié)果的影響。在圖像分割過程中分析紗線形態(tài)特征，能夠改善紗線的測(cè)量結(jié)果，與分光光度法測(cè)定紗線板顏色相比，最大值像素法得到的亮度和色度差最小，羅林利用改進(jìn)K均值聚類算法提取紗線顏色，相比較于K均值聚類算法，提高了與純色織物相似的顏色匹配效果[31]。通過確定模型相關(guān)系數(shù)，證實(shí)了測(cè)量紗線板的顏色不僅包括了紗線直接反射，還包含了紗線之間的互反射[9,32]。

目前多光譜成像系統(tǒng)已經(jīng)商業(yè)化，如Datacolor公司研發(fā)的Spectravision多光譜成像系統(tǒng)，其儀器間一致性平均色差0.15(CIEL*a*b*)，有效像素大小對(duì)應(yīng)空間上27.6 μm×27.6 μm，穩(wěn)定性好，空間分辨率高。

2.3 高光譜成像法

高光譜成像比多光譜成像具有更豐富的光譜數(shù)據(jù)，高光譜圖像中的每個(gè)像素都有完整的、連續(xù)的光譜，能夠更精確區(qū)分相似顏色的樣品[33]，是目前成像技術(shù)中較新的發(fā)展方向。

高光譜成像系統(tǒng)一般由圖像傳感器、分光儀和光源組成[34]。分光儀是高光譜成像系統(tǒng)的核心部件，其將入射光分散并投射出分散的光線到圖像傳感器上。大多數(shù)分光儀是基于衍射光柵，如棱鏡-光柵-棱鏡(PGP)。PGP成像光譜儀工作原理如圖2所示。通過狹縫入射的光經(jīng)過準(zhǔn)直物鏡準(zhǔn)直后入射至PGP，經(jīng)PGP色散分光后的光線，通過成像物鏡聚焦在傳感器上。PGP具有高達(dá)數(shù)百個(gè)波段，衍射效率高，能提供真正的高光譜能力[35]。

圖2 PGP成像光譜儀工作原理Fig.2 Principle of hyperspectral imaging technology with PGP Component

近些年來，隨著電子技術(shù)的發(fā)展，也有基于電子可調(diào)濾波的分光儀，如液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)和聲光可調(diào)諧濾波器(AOTF)[36]，AOTF和LCTF采用面掃描成像，具有結(jié)構(gòu)小的優(yōu)點(diǎn)，但由于衍射效率較低，需要提高光照強(qiáng)度或增加曝光時(shí)間，對(duì)傳感器要求具有較高的信噪比。

高光譜圖像采集方法如圖3所示。有點(diǎn)掃描、線掃描和面掃描3種方式，圖中箭頭表示掃描方向。點(diǎn)掃描和線掃描都是空間掃描，面掃描是光譜掃描。點(diǎn)掃描沿2個(gè)空間維度(x和y)移動(dòng)樣品或傳感器采集單個(gè)點(diǎn)的光譜信息，掃描耗時(shí)，效率低，目前應(yīng)用很少。線掃描(推掃型)每次獲取一個(gè)具有一個(gè)空間維度(y)和一個(gè)光譜維度(λ)的特殊二維圖像(y，λ)，通過移動(dòng)樣品或傳感器獲得完整的高光譜圖像，適合大面積的樣本圖像采集。面掃描通過濾波(如濾光片或電子可調(diào)諧濾波器)一次獲得單波段完整空間信息的灰度圖像(x，λ)，傳感器和樣品之間沒有相對(duì)運(yùn)動(dòng)，只通過依次改變波長獲取完整的高光譜圖像，適用于固定場(chǎng)景的圖像采集。

x—x軸向空間維度；y—y軸向空間維度；λ—光譜維度。圖3 高光譜圖像采集方法Fig.3 Hyperspectral image acquisition methods.(a) Spot scan; (b) Line scan; (c) Area scan

對(duì)于顏色測(cè)量來講，儀器的可靠性、穩(wěn)定性至關(guān)重要。據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)導(dǎo)，在ASTM E2214—2008《說明和鑒定顏色測(cè)定儀性能的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施規(guī)程》測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)下，用高光譜成像系統(tǒng)與分光光度計(jì)對(duì)相同印刷品進(jìn)行顏色測(cè)量，結(jié)果表明高光譜成像系統(tǒng)克服了分光光光度計(jì)和多光譜相機(jī)的局限性，具有良好的重復(fù)性以及精確結(jié)果[37]，驗(yàn)證了高光譜成像系統(tǒng)在顏色測(cè)量應(yīng)用中的可行性。

基于推掃型高光譜成像技術(shù)的織物測(cè)色方法已經(jīng)在織物數(shù)碼印花的色彩管理中得到了應(yīng)用。該方法采用高光譜相機(jī)對(duì)織物進(jìn)行非接觸式成像，利用計(jì)算機(jī)圖像處理自動(dòng)獲得圖像中每個(gè)色塊的顏色信息，并對(duì)織物變形、沾污、沾色、褶皺等隨機(jī)噪聲進(jìn)行圖像識(shí)別及消除，使最終得到的顏色數(shù)據(jù)波動(dòng)更小、更準(zhǔn)確[38]。推掃型高光譜成像技術(shù)具有能夠采集更大面積范圍的數(shù)據(jù)和記錄每個(gè)像素完整且連續(xù)的光譜數(shù)據(jù)和空間信息的優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合圖像處理技術(shù)能夠提高測(cè)量精度和測(cè)量穩(wěn)定性，并減少測(cè)量時(shí)間，在紡織品顏色測(cè)量方面具有廣闊的應(yīng)用前景。此外，探究光源直接照射織物和織物表面紗線相互反射的光對(duì)織物顏色成像的影響，高光譜成像技術(shù)結(jié)合圖像處理方法提供了不錯(cuò)的選擇[8]。

基于材料光譜特性的色彩管理是確保準(zhǔn)確的色彩再現(xiàn)和解決諸如異色現(xiàn)象等重要問題的唯一途徑[39]。新一代色彩管理系統(tǒng)iccMAX引入了包括光譜處理、材料識(shí)別和可視化、新的數(shù)據(jù)類型、改進(jìn)的色域邊界描述以及對(duì)任意可編程轉(zhuǎn)換的支持等新特性，擴(kuò)展了現(xiàn)有的國際色彩組織(ICC)配置文件格式和體系結(jié)構(gòu)，將光譜圖像與色彩感知連接起來，可提高顏色再現(xiàn)準(zhǔn)確性[40]。

3 存在的問題

雖然成像技術(shù)得到了快速的發(fā)展，但不同的成像技術(shù)應(yīng)用于顏色測(cè)量依然存在不少問題。

1)數(shù)碼攝像法依賴測(cè)量設(shè)備及測(cè)量條件、模型參數(shù)，存在色域局限，即所支持的sRGB空間和Adobe RGB空間并不能包含色品圖的全部顏色，深色或高飽和度顏色的紡織品測(cè)量誤差較大。數(shù)碼攝像法在高精度的顏色測(cè)量中具有一定的局限性。針對(duì)數(shù)碼攝像法的應(yīng)用場(chǎng)景需進(jìn)一步研究?jī)?yōu)化映射模型，在提高精度的同時(shí)適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需要。

2)基于多光譜成像的顏色測(cè)量方法提高了光譜精度，結(jié)合圖像分割可確定任意形狀區(qū)域的顏色，拓寬了紡織品顏色測(cè)量的應(yīng)用范圍，但存在以下不足：在硬件方面，增加濾光片的數(shù)量可提高顏色精度，但使用濾光片分光的多光譜成像系統(tǒng)尺寸有限，僅容納有限數(shù)量的濾光片；其次每個(gè)濾光片的透光率各不相同，需要對(duì)系統(tǒng)內(nèi)每個(gè)濾光片進(jìn)行校準(zhǔn)，并且濾光輪的旋轉(zhuǎn)引起振動(dòng)，這可能導(dǎo)致圖像像差問題[41]。在應(yīng)用方面，被測(cè)物與傳感器相對(duì)固定，導(dǎo)致成像面積有限，不適用于在線檢測(cè)或大面積測(cè)量。在算法方面，顏色精度和可靠性受到光譜重建算法、訓(xùn)練樣本等多種因素影響，優(yōu)化算法對(duì)成像環(huán)境及訓(xùn)練樣本變化不具有魯棒性，需要在滿足所需條件的情況下才能很好地工作，圖像分割算法需要考慮紡織品的形態(tài)特征，對(duì)不同的紡織品自適應(yīng)地調(diào)整閾值，滿足測(cè)量要求。光譜成像系統(tǒng)的發(fā)展將會(huì)更加模塊化、高精度和穩(wěn)定實(shí)用。

3)高光譜成像法將光線分光后導(dǎo)致光強(qiáng)度減弱、噪聲增加，增加了數(shù)據(jù)處理的難度，對(duì)傳感器的信噪比性能提出更高的要求。當(dāng)傳感器信噪比低時(shí)，需要增加光照或曝光時(shí)間。其次，作為顏色測(cè)量應(yīng)用來講，系統(tǒng)長時(shí)間工作對(duì)光源穩(wěn)定性、傳感器穩(wěn)定性提出了更高的要求。高光譜圖像光譜信息量大，數(shù)據(jù)冗余度高，一方面需要提升計(jì)算機(jī)對(duì)原始數(shù)據(jù)的快速計(jì)算處理能力，另一方面，需要對(duì)數(shù)據(jù)特征選擇方法進(jìn)行研究，在不損失測(cè)量精度的前提下減少數(shù)據(jù)冗余，達(dá)到實(shí)時(shí)快速處理的目標(biāo)。

4 結(jié)束語

本文論述了基于成像的顏色測(cè)量方法的特點(diǎn)以及對(duì)紡織品顏色測(cè)量的應(yīng)用研究和發(fā)展趨勢(shì)，針對(duì)紡織品圖案多樣、顏色豐富、立體感強(qiáng)的特點(diǎn)，給紡織品精確的顏色測(cè)量帶來的挑戰(zhàn)，將光譜學(xué)和圖像處理結(jié)合起來的測(cè)量方法為克服紡織品顏色測(cè)量的難點(diǎn)提供了可行性。

在今后的研究過程中，基于成像技術(shù)的顏色測(cè)量方法可從儀器配制、測(cè)量方法、圖像處理算法以及應(yīng)用領(lǐng)域等方面進(jìn)行探索，提高測(cè)量精度和擴(kuò)展應(yīng)用范圍。發(fā)展趨勢(shì)將包括以下幾個(gè)方面：1)研制高空間分辨率、高信噪比的圖像傳感器，構(gòu)建用于紡織品顏色測(cè)量的高光譜成像顏色測(cè)量系統(tǒng)，滿足顏色測(cè)量?jī)x器高穩(wěn)定性、高重復(fù)性的要求；2)建立并完善基于高光譜成像技術(shù)的顏色測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)與方法；3)研究基于空間-光譜關(guān)系的圖像分割算法，達(dá)到對(duì)紡織品快速準(zhǔn)確識(shí)別并分類的目的；4)結(jié)合新一代色彩管理系統(tǒng)iccMAX的新特性，將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于紡織品色彩管理，將是未來紡織品色彩管理的熱點(diǎn)。