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湖南侗錦圖案的自動提取

2023-05-21 18:59:06王藝瑋郭虹易兵
絲綢 2023年5期
關鍵詞:圖像處理傳統(tǒng)文化

王藝瑋 郭虹 易兵

摘要: 為探尋民族織錦文化的最優(yōu)傳承模式,文章將湖南侗錦圖案作為一種傳統(tǒng)的文化符號與計算機圖像處理方法相融合。由于侗錦圖案在人工提取過程中存在直接取樣難的問題,并且提取人員容易加入個人主觀意愿,為了提高圖案提取效率和準確度,對侗錦采取圖像分析法進行自動提取。首先使用數(shù)碼相機對侗錦圖案進行有效采集,接著將圖像灰度化,對處理后的圖像通過中值濾波算法進行噪聲平滑預處理,再利用大津閾值分割算法求取雙閾值,最后使用Canny算法實現(xiàn)侗錦圖案的自動提取。研究結果表明:該方法不僅能夠提取出更多完整的邊緣信息,且較人工手法而言更加精確、省時省力,較其他傳統(tǒng)算法來說更有優(yōu)勢。

關鍵詞: 傳統(tǒng)文化;侗錦圖案;圖像處理;大津閾值分割算法;Canny算法

中圖分類號: TS941.26

文獻標志碼: A

文章編號: 1001-7003(2023)05-0113-07

引用頁碼: 051203

DOI: 10.3969/j.issn.1001-7003.2023.05.015

基金項目:

教育部人文社會科學研究項目(20YJE760001);湖南省社會科學成果評審委員會課題項目(XSP20YBZ101);湖南工程學院研究生科研創(chuàng)新項目(202127)

作者簡介:

王藝瑋(1997),女,碩士研究生,研究方向為服裝設計與工程。通信作者:易兵,教授,bingyi2004@126.com。

湖南西部、廣西北部及貴州南部三省相鄰區(qū)域是侗族主要分布區(qū)域,其中,湖南通道侗族自治縣是侗錦保存與傳承最為完整的區(qū)域。侗錦作為侗族文化的重要組成部分,不僅可以作為衣衫裝飾,還將侗族所處地貌、歷史文化及民俗風情等直接展示出來。對于侗族織錦文化,不少學者都對其歷史淵源、構成方式、工藝流程、文化內涵等做了詳盡的研究[1-3],但對侗錦圖案進行簡單的紋樣變換重組仍然是侗錦創(chuàng)新的主要方式,關于侗錦圖案提取技術的研究也較少。楊建蓉[4]通過對侗錦圖騰紋樣和背后的故事以及文化內涵解讀分析,探索侗錦在當今社會的傳承與發(fā)展新思路;陳曉玲等[5]將收集到的侗錦紋樣進行提取,結合其生態(tài)背景從抽象仿生、具象仿生和色彩仿生三個層面研究圖案特征的意義,并將圖案通過設計轉換應用于現(xiàn)代產(chǎn)品中;舒鸚姿等[6]利用數(shù)字媒體提取到合適的紋樣后,經(jīng)過重疊變形轉換的方式得到新的圖案紋樣,并將其應用到服飾、文具、家居等產(chǎn)品形態(tài)中。

在民族文化傳承與發(fā)展過程中,許多民族服飾圖案都采用人工視覺法進行提取,但由于提取人員容易受到環(huán)境及生理因素的影響,存在個別差異性,且提取過程費時費力,造成提取結果準確度低,無法滿足人們的需求。隨著圖像處理技術的不斷進步,計算機工業(yè)被廣泛地應用在服飾發(fā)展與生產(chǎn)中,這為傳統(tǒng)服飾圖案的提取提供了全新的技術途徑。于是,近年來的不少學者都對二者的結合做了深入研究。劉靜等[7]首先采用GrabCut算法對皮影圖案進行局部的優(yōu)化分割,然后將分割后的圖案用Canny邊緣檢測算子進行準確完整的提取,最終得到了完整且清晰的皮影圖案輪廓;李俞霏等[8]采用中值濾波法對明代斗牛袍進行平滑處理后,利用Calinski Harabasz指標獲取最佳聚類數(shù),最后通過K-means聚類算法實現(xiàn)明代織物紋樣的智能提取;邢樂等[9]討論了云肩實物圖像的色彩分類,采用中值濾波的方法將被測圖像進行過濾,色彩空間由RGB轉化為CIE Lab后,用大津閾值分割算法分離實物與背景,然后采用Mean-Shift算法聚類分析提取了主要色彩。因此,將圖像處理技術應用于侗錦圖案,從設計創(chuàng)新的角度結合圖像處理方法進行相關研究,這對于侗族織錦文化的深入探究具有積極意義,既可為侗錦這一非物質文化藝術的活態(tài)傳承拓展新方向,也可以豐富服飾設計素材。

1 研究路線

經(jīng)過反復考量本文將采用Canny邊緣檢測算子提取圖像輪廓。Canny邊界檢測算子是一個在實際運用中十分普遍的多級邊緣檢測方法,對處理大數(shù)據(jù)信息、獲取所需信息、去除某些不相關的噪聲影響和無用信息等都具有高效率、高性能的優(yōu)點。一般情形下邊緣檢測的目的在于利用較少的數(shù)據(jù)量得到較多關注的數(shù)據(jù)。邊緣檢測包含多種算法,Canny算子與其他邊緣檢測算子相比較而言,對圖像邊緣的識別準確度要高很多。Canny算法從1986年至今依舊廣泛使用,原因就在于它擁有良好的信噪比、高精度的定位性能,并且對單一邊緣僅有唯一響應[10]。

經(jīng)典的Canny算法步驟[11]如下:1) 利用Gauss濾波器進行圖像的平滑降噪;2) 利用一階偏導的有限差分法求出圖像的強度梯度;3) 用“非最大值抑制”的梯度幅度來消除邊緣錯檢;4) 人工根據(jù)經(jīng)驗設置高、低閾值,并對邊緣進行檢測和連接。

由于經(jīng)典Canny算法中經(jīng)過高斯濾波器處理后的圖像很難濾除椒鹽噪聲的干擾,高低閾值的選取需要根據(jù)反復實驗后人為設定,所以本文針對侗錦圖案輪廓的提取提出如下方法:1) 使用高清數(shù)碼相機對傳統(tǒng)侗錦進行采集;2) 將采集后的圖像灰度化;3) 采用中值濾波算法對圖像進行降噪;4) 使用大津法對圖像中侗錦圖案求取雙閾值;5) 將雙閾值代入Canny算子中提取圖像輪廓。具體算法流程如圖1所示。

2 實驗與圖像預處理

2.1 圖像采集

本文選用高清數(shù)碼相機,在白色背景LED光源、垂直拍攝距離2 m的條件下對彩色圖像進行拍攝采集。保證光線條件統(tǒng)一,獲得的侗錦圖案圖像應具有兩個重要特點:1) 色彩高度保真。使用先進的圖像采集設備,采集的圖像圖案清晰,色彩失真度小,可以很好地保留圖像細節(jié)。2) 圖案輪廓流暢完整,線條平滑清晰。噪點污點較少,邊界光滑[12]。

2.2 圖像預處理

2.2.1 圖像灰度化

彩色圖像轉換為灰度圖像稱為圖像灰度化,灰度圖就是使彩色的R、G、B三個分量值均等。由于一張圖片的色彩是由R、G、B三部分組成,各部分的顏色范圍都是0~255(其中白色為0,黑色為255)。如使用彩色圖像則會對后續(xù)的預處理和提取過程增加計算步驟與時長,所以將圖像進行灰度化處理是整個算法步驟中不可或缺的一步。

經(jīng)過灰度化處理的效果如圖2所示,不難看出灰度化處理很好地保留了圖片的邊緣與紋理細節(jié),并且大幅減少了圖片所需儲存空間,為后續(xù)的圖像處理等操作做足了準備。

2.2.2 中值濾波圖像平滑

侗錦是由經(jīng)紗和緯紗交錯而成的,這種特性會在圖片中形成亮暗交錯的紋理。光線、相機性能及人為拍攝水平等因素也會在圖像采集過程中造成影響,并且在圖像傳輸時由于傳感器的局限性及通信系統(tǒng)的故障和缺陷等問題,經(jīng)常受到與圖像內容無關的噪聲干擾,這就造成了采集到的圖像中存在大量脈沖噪聲。這些噪聲會對后續(xù)圖像圖案的提取帶來一定的影響,降低算法精度,直接影響處理結果,因而對噪聲進行濾波處理尤為必要。中值濾波作為非線性濾波技術的標準算法,在處理圖像時,不僅能夠去除或者減少噪聲干擾,還能很好地保留圖像細節(jié)和邊緣。

計算公式如下:

式中:f(x,y)表示待處理圖像,g(s,t)表示經(jīng)過中值濾波處理后圖像,Axy表示待處理像素點(x,y)為中心的鄰域值。

中值濾波平滑效率在不同窗口尺寸下也是不同的,通常為3×3、5×5、7×7、9×9區(qū)域。為了選擇出效果最好的窗口尺寸,對圖2(b)加入30%的椒鹽噪聲,分別采用3×3、5×5、7×7、9×9四種不同的窗口尺寸進行處理,測試結果如圖3所示。對比可知:窗口尺寸大小與圖像細節(jié)的多少呈負相關,窗口尺寸越小,細節(jié)保留就越多,但無法濾除掉所有噪聲;窗口尺寸越大,圖像細節(jié)越少,雖然濾除掉了絕大多數(shù)的噪聲,但圖像細節(jié)丟失嚴重。綜上所述,實驗將選用5×5的窗口尺寸對圖像進行中值濾波處理。

2.3 圖像自動提取

2.3.1 大津法求取雙閾值

在邊緣提取的過程中閾值的選取是關鍵,一個準確的閾值能夠減少偽邊緣還能提高信噪比,而傳統(tǒng)方法對于高低閾值的確定往往依賴人工反復進行實驗選取,存在局限性,會降低算法的精確率。所以利用大津法確定閾值來代替Canny算法中人為設定的高低閾值,將會減少漏檢率。

日本學者大津提出的大津法,又叫做Otsu算法,它是一種用于閾值分割的二值化方法,該方法不考慮圖像的亮度和反差,只根據(jù)圖像的灰度特性將其劃分為背景和前景兩個區(qū)域。這種方法也稱為最大類間方差法,當背景和前景圖像之間的方差達到最大時,可以將其劃分為黑白兩種顏色。每個圖像的閾值都是不一樣的,而大津法則能根據(jù)圖像的不同信息來選擇合適的閾值。通過對圖像進行灰度處理,將圖像分為兩個層次,最后確定出符合要求的灰度值,高于灰度值的稱為背景,低于灰度值的稱為前景。

假設對于圖像f(x,y),T表示灰度閾值,h表示圖像寬度,w表示圖像高度,n1表示前景,n2表示背景,w1與w2分別表示前景和背景像素數(shù)量占總像素數(shù)量的比例,u1與u2表示前景與背景的平均灰度,表達公式如下:

遍歷每一個灰度值,選取最大的g值對應的灰度閾值T,并將其設置為Canny算法的高閾值Th,根據(jù)公式Tl=Th2[13]確定低閾值Tl。操作后計算出圖3(c)的高閾值Th為124,則低閾值Tl為62。高低閾值的確定提高了Canny算子的自適應性,為后續(xù)Canny算法的精確性奠定了良好的基礎。

2.3.2 Canny算子提取輪廓

傳統(tǒng)Canny算法選用高斯濾波器對圖像進行平滑處理,雖然可以去除大部分噪聲,但邊緣模糊,會丟失部分細節(jié)信息,并且在人為選取雙閾值這一步驟中,由于人為客觀因素不穩(wěn)定,會造成提取結果存在偏差。本文對Canny算法進行改進后,具體步驟設計如下:

1) 選取5×5窗口尺寸的中值濾波對圖像進行平滑處理。

2) 計算梯度幅值和梯度方向。

在圖像中,灰度值的變化強度和方向一般用梯度來表示,利用Sobel算子與圖像卷積計算不同方向的梯度值Ix(x,y)、Iy(x,y):

式中:m(x,y)為圖像中任意一像素點,“*”表示卷積互相關運算。

3) 根據(jù)所求的梯度角進行非極大值抑制。

檢測區(qū)域中心點與沿著其對應的梯度方向的兩個像素點的取值大小,若區(qū)域中心點的值最大,則保留,否則將該點設置為0。

4) 利用大津法求取的雙閾值檢測連接邊緣。

將所有像素點與高、低閾值相比較,若像素點小于低閾值,則該點為0,為非邊緣點;若介于兩者之間,則該點為邊緣點;若大于高閾值,則將該點確定為強邊緣點。

3 結果與分析

3.1 視覺效果比較

本文在pyCharm Community Edition 2021.3.3環(huán)境下進行實驗操作,分別采用其他傳統(tǒng)算法中的Sobel算子[14]、Roberts算子[15]、Prewitt算子[16]、LoG算子[17]及經(jīng)典的Canny算子,與本文所采用的利用大津法確定Canny算子雙閾值的算法進行實驗對比分析。這些算法都是邊緣檢測中最常用的方法,Sobel算子可以用來獲取圖像的一階梯度,將其劃分為檢測水平邊緣和檢測垂直邊緣兩類,能夠有效地減少邊緣模糊;Roberts算子是一種基于局部差分算子提取邊緣的算子,它具有很好的邊緣定位能力,但對噪聲較為敏感,無法徹底清除噪聲所帶來的影響;Prewitt算子利用鄰域內像素灰度差來進行邊緣檢測,對于灰度漸變的低噪聲圖像有較好的檢測效果;LoG算子實際上是為了解決Laplacian算子對噪聲極為敏感的問題,所以將高斯與Laplacian算子相結合,就成為了LoG(Laplacian of Gaussain)算子。這種算子雖在一定程度上抑制了噪聲產(chǎn)生的影響,但其定位精度不高,易出現(xiàn)偽邊緣。圖4為侗錦中的對燕紋圖像(已經(jīng)過中值濾波處理)使用不同算子的提取結果。

經(jīng)過圖4中不同算法的結果對比,可以發(fā)現(xiàn)圖4(b)Sobel算子提取出的邊緣較粗,邊緣細節(jié)丟失較為嚴重,對圖像細節(jié)感應度不高,這是由于Sobel算子并沒有將圖像的主體與背景嚴格地區(qū)分開來,容易出現(xiàn)多像素寬度,所以無法提取出準確的圖像輪廓;圖4(c)Roberts算子雖定位精度較高,但并沒有對圖像進行平滑處理,導致檢測出的邊緣信息不完整,有明顯的斷裂、缺失痕跡,且在提取過程中丟失了許多細節(jié);圖4(d)LoG算子抗噪聲能力較強,所以檢測到的邊緣細節(jié)多于圖4(b)(c),線條較流暢、清晰,但一些尖銳的邊緣無法檢測到,可以看出輪廓邊緣信息仍舊不完整;圖4(e)Prewitt算子抑制噪聲的原理是通過像素平均,像素平均相當于對圖像進行低通濾波,所以Prewitt算子對邊緣的定位不如Roberts算子,檢測結果顯示圖像上半部分邊緣流暢,無明顯缺失情況,但下半部分的紋理信息提取不全面,漏檢了許多弱邊緣信息;圖4(f)經(jīng)典Canny算子采用高斯濾波導致提取的邊緣信息不完整,而閾值的人為選取也使得整幅畫面中的細節(jié)丟失較為嚴重。

經(jīng)過這些傳統(tǒng)算法和圖4(g)本文算子的比較結果可知,本文中的Canny算法以中值濾波替換掉高斯濾波使得提取的邊緣包含了更多的邊緣細節(jié),使用大津法確定雙閾值也能降低漏檢率,提取到更精確、完整的線條。該算法具有良好的單邊緣效果,線條的連續(xù)性也更好,并且有效抑制了假邊緣及噪聲。

為了進一步驗證本文算法所提出的圖案自動提取有效性,選取了其他三幅侗錦圖案并對其進行輪廓自動提取,結果如圖5所示。提取結果表明了該方法的有效性,能夠明顯改善邊緣檢測結果,很好地提高了定位精度及準確度,加強了邊緣連續(xù)性,提高了信噪比,較準確地實現(xiàn)了侗錦圖案的快速提取。

3.2 評價結果分析

為了綜合評價本文算法的邊緣檢測效果,對本文提出算法的實驗分割結果進行客觀評價。以對燕紋為例,對比圖6中采用人工視覺法繪制出的圖案輪廓,使用Lawend等[18]提出的準確度(accuracy)指標進行評價,用于表示判定正確的次數(shù)與所有判定次數(shù)的比例。將本文算子與Sobel算子、Roberts算子、LoG算子、Prewitt算子及經(jīng)典的Canny算子和人工視覺提取進行對比(表1),如下式所示:

式中:TP為檢測正確的輪廓像素數(shù)量,TN為檢測正確的非輪廓像素數(shù)量,F(xiàn)P為檢測錯誤的輪廓像素數(shù)量,F(xiàn)N為檢測錯誤的非輪廓像素數(shù)量。

依據(jù)表1準確度指標可以看出,本文算子的準確度均高于其他使用方法,為96.3%;人工視覺提取的準確度次之,為95.6%,但其運行時間與本文算子相比,相差甚遠;經(jīng)典Canny算子的運行時間雖比本文算子的運行時間短,但本文算子的準確度較高,提取性能優(yōu)于經(jīng)典Canny算法。相比其他算法而言,本文算法最優(yōu)。

4 結 語

本文探討了從中國少數(shù)民族侗錦圖像中提取輪廓圖案的方法。為了減少人為客觀因素對于侗錦圖案自動提取的影響,本文以侗錦紋樣為研究對象,首先對侗錦紋樣進行有效采集,將采集到的圖像通過R、G、B三個通道進行灰度化處理,改進了Canny算法的平滑方式。選用中值濾波替代高斯濾波,閾值選取方式也由人為選取改進為智能選取,降低了客觀因素對提取結果造成的影響。使用優(yōu)化后的Canny算法對侗錦紋樣圖像進行輪廓提取,對比其他不同的自動提取算法后,驗證了本文算法所提取的邊緣包含更多的細節(jié)信息,線條連續(xù)性更好,且有效抑制了偽邊緣的產(chǎn)生及噪聲。通過對不同圖像和不同算法的提取結果進行對比,以及準確度評價指標,證明了本文提出的數(shù)字圖像處理技術與人工識別技術相比,具有良好的實際應用價值,可以有效提高中國侗錦圖案智能提取的速率及精確性。

本文研究尚存在不足之處:1) 在輪廓提取方面,盡管對紋理進行了一定程度的弱化,但仍有部分偽邊緣,無法完全對輪廓進行1︰1提取,還有待進一步研究。2) 在未來的研究中,應當提高對圖案輪廓提取的能力,將其應用于各行各業(yè),從而實現(xiàn)該技術的普及應用。

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Abstract: Dong brocade, as one of the most beautiful brocades in China, gathers the religious belief and art aesthetics of the Dong people, making itself a treasure of Chinas minority art civilization. Under the influence of multiple factors such as social modernization and economic integration, the Dong brocade culture is on the verge of disappearing and the protection situation is grim. With the rapid development of the digital era, the combination of Dong brocade patterns as a traditional cultural symbol and computer image processing can better adapt to the era of rapid development. Nowadays, the computer industry is widely used in the development and production of clothing, which provides a new technical approach for the extraction of traditional clothing patterns.

In the paper, the research on the pattern extraction of Dong brocade in Hunan province was focused on the field investigation of the classic works of Dong brocade, and the pattern of Dong brocade was studied from the perspective of computer graphics and image processing. The automatic recognition and extraction of the patterns of Dong brocade by using image processing methods made the Dong brocade get better development and radiate new vitality. It is difficult to sample Dong brocade patterns directly in the process of manual extraction, and it is easy for the extractors to have their own subjective will. In order to improve the efficiency and accuracy of the pattern extraction, the automatic extraction of Dong brocade was carried out by the image analysis method. Firstly, Dong brocade patterns were collected effectively by digital camera, then the images were grayed, and the processed images were pre-processed by median filtering algorithm to smooth the noise, then the Otsu threshold segmentation algorithm was used to get the double thresholds, and finally the Canny algorithm was used to achieve the automatic extraction of Dong brocade patterns. To evaluate the edge detection effect of the proposed algorithm, the experimental segmentation results of the proposed algorithm were evaluated objectively. According to the accuracy index, the accuracy of the operators used in the paper is 96.3%, higher than that of other methods. The results show that the Canny algorithm replaces the Gauss filter with the median filter, which makes the extracted edges contain more details. Using the Otsu method to determine the double threshold can also reduce the missed detection rate and extract more accurate and complete lines. The algorithm has a good single edge effect and better line continuity, and effectively suppresses the false edge and noise. Compared with other methods, digital image processing technology can not only extract more complete edge information, but also is more accurate, time-saving and labor-saving than manual methods, and has more advantages than other traditional algorithms. It has a bright application prospect and can make the intelligent extraction of Dong brocade patterns in China more efficient.

In order to solve the problem of large amount of impulse noise interference and detail information loss in traditional Canny image edge detection, the paper improves the filtering method and the selection of high and low threshold, making the edge of Dong brocade patterns extracted better. The application of Dong brocade patterns is mainly based on manual drawing, and the improved Canny edge detection operator is used to replace manual drawing, which combines the edge extraction technology with the digital protection of Dong brocade. It provides a new technical way for the living inheritance of Dong brocade. With the rapid development of computer technology in recent years, the application of computer technology in the traditional culture of ethnic minorities has become the need of the times. At the same time, it is feasible to use computer image processing technology to study the traditional brocade pattern culture, which can be analyzed from the aspects of color, pattern, dress structure, etc. Through future in-depth study of this part, other computer algorithms after further improvement can be applied to the study of traditional culture of ethnic minorities, and we can draw different conclusions from different perspectives and different research objects.

Key words: traditional culture; Dong brocade patterns; image processing; Otsu threshold segmentation algorithm; Canny algorithm

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