(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210521706.7
(22)申请日 2022.05.13
(71)申请人 东华大学
地址 201103 上海市长 宁区延安西路18 82
号
(72)发明人 王妮 李瑶 易清珠 张艳茹
施金秀 陈超 王强 纵玉华
孔冬青 韩庆帅 任继杨
(74)专利代理 机构 北京力量专利代理事务所
(特殊普通 合伙) 11504
专利代理师 刘一霖
(51)Int.Cl.
G06T 7/90(2017.01)
G06T 7/00(2017.01)
G06V 10/762(2022.01)G06F 17/11(2006.01)
(54)发明名称
一种基于全局与局部特征的色纤维测配色
方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于全局与局部特征的
色纤维测配色方法, 包括以下步骤: 1)色纤维混
合样品的图像采集; 2)色纤维混合样品的颜色采
集; 3)色元的颜色采集; 4)色纤维混合样品的图
像分色处理; 5)色纤维混合颜色预测方程的建
立; 6)色纤维混合样品颜色预测值与对应实测值
之间的色差计算; 7)色纤维混合样品颜色预测方
程的一阶线 性回归修正; 8)修正后色纤维混合样
品颜色预测值与对应实测值之间的色差计算。 研
究表明, 本发 明提出的色纤维混合颜色预测方程
是一种可行的测配 色方法, 可以有效地描述色纤
维混合样品全局整体色彩与其局部各色纤维颜
色和分布(面积率)之间的关系, 为色纺 企业色纺
纱的测配色提供参 考。
权利要求书3页 说明书8页 附图1页
CN 114972549 A
2022.08.30
CN 114972549 A
1.一种基于全局与局部特 征的色纤维测配色方法, 其特 征在于, 包括以下步骤:
步骤S1: 色纤维混合样品的图像采集;
步骤S2: 色纤维混合样品的颜色采集;
步骤S3: 色元的颜色采集;
步骤S4: 色纤维混合样品的图像分 色处理;
步骤S5: 色纤维混合颜色预测方程的建立;
步骤S6: 色纤维混 色预测方程得到的颜色预测值与对应实测值之间的色差计算;
步骤S7: 色纤维混 色预测方程 准确性的一阶线性回归修 正;
步骤S8: 修正后一阶线性 回归颜色预测方程得到的颜色预测值与对应实测值之间的色
差计算。
2.根据权利要求1所述的基于全局与局部特征的色纤维测配色方法, 其特征在于, 上述
步骤S1色 纤维混合样品的图像采集, 具体过程为: 将色 纤维混合样品均匀混合, 铺展成均匀
且不透光的纤维网, 在黑色背景下, 扫描仪采用3500ppi的分辨率采集40mm ×40mm的TIFF格
式无损存储图像彩色图像; 设定扫描参数如下: 运行颜色空间为专业(LCH), 文件类型为反
射稿, 图像输出类型为RGB色彩, 其 余图像校正控制选项均不勾选或修改。
3.根据权利要求2所述的基于全局与局部特征的色纤维测配色方法, 其特征在于, 上述
步骤S2色纤维混合样品的颜色采集, 具体过程为: 用Photoshop软件打开扫描图像, 选择图
像区域, 点击滤镜, 选择模糊, 选择平均处理, 选择拾色器拾色测量经步骤S1得到的色纤维
混合样品图像在Lab均匀颜色空间中的明度值 L*、 色品指标a*与b*。
4.根据权利要求3所述的基于全局与局部特征的色纤维测配色方法, 其特征在于, 上述
步骤S3色元的颜色采集, 具体过程为: 当色纤维混合样品由A、 B、 C三种颜色的纤维随机均匀
混合而成时, A、 B、 C三种颜色的纤维在色 纤维混合样品中每一层出现的概率 都是一样的, 均
为其对应的混合比例; 色纤维混合样品中会出现A+A、 B+B、 C+C、 A+B、 B+A、 A+C、 C+A、 B+C、 C+B
九种颜色 的色元; a、 b、 c分别为三色纤维混合样品中A色纤维、 B色纤维和 C色纤维的混合比
例, 且a+b+c=1; 认为A+B和B+A为 一种色元, A+C和C+A为 一种色元, B+C和C+B为 一种色元;
将A、 B、 C三种单色纤维样品和等比例混合的A+B、 A+C、 B+C三种色纤维两两混合样品均
匀铺展成不透光的纤维网, 操作过程同S1, 得到六种基本色元的TIFF格式无损 存储图像彩
色图像;
操作过程同S2得到色元图像在Lab均匀颜色空间中的明度值 L*、 色品指标a*与b*。
5.根据权利要求4所述的基于全局与局部特征的色纤维测配色方法, 其特征在于, 上述
步骤S4色纤维混合样品的图像分色处理, 具体过程为: 用Matlab软件实现Lab颜色空间下,
聚类中心数为7模糊聚类算法, 对色 纤维混合样品扫描图像进 行聚类分析, 计算三色纤维的
混合百分比PQi, 即面积率a、 b、 c; 计算公式为
其中, qi为图像中属于颜色qj的像素数, c*为聚类中心数目;
用偏差率D表示测试结果与纤维实际混合比例之间的偏离程度, D值越小, 聚类分析效
果越好;权 利 要 求 书 1/3 页
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2其中, Zi为对应于颜色qj的色纤维 实际混合百分比。
6.根据权利要求5所述的基于全局与局部特征的色纤维测配色方法, 其特征在于, 上述
步骤S5色纤维混合颜色预测方程的建立, 具体过程 为:
以纽介堡(Neugebauer)方程为出发点, 色纤维混合样品的全局整体颜色与其表面局部
各色元的颜色和面积率的关系如下:
式中: X、 Y、 Z表示A、 B、 C三色纤维混合样品整体颜色的三刺激值, fi(1≤i≤n)为色元A+
A、 B+B、 C+C、 A+B或B+A、 A+C或C+A、 B+C或C+B的面积率, Xi、 Yi、 Zi为色元A+A、 B+B、 C+C、 A+B或B+
A、 A+C或C+A、 B+C或C+B的三刺激值。
7.根据权利要求6所述的基于全局与局部特征的色纤维测配色方法, 其特征在于, 上述
步骤S6色纤维混色预测方程得到的颜色预测 值与对应实测值之间的色差计算的具体过程
为: 用CIEDE2000(KL, KC, KH)色差公式计算由色纤维混合样品预测方程得到的颜色预测值与
对应实测值之间的色差;
式中: KL=2, KC=KH=1, ΔL′、 ΔC′、 ΔH′分别为明度 差、 彩度差和色相差, SL、 SC、 SH分别
为明度、 彩度、 色相的权重函数, KL、 KC、 KH为实验条件和目视评价标准条件偏离的校正因子,
RT为交互系数, 均可由明度值 L*、 色品指标a*与b*计算得到 。
8.根据权利要求7所述的基于全局与局部特征的色纤维测配色方法, 其特征在于, 上述
步骤S7色 纤维混色预测方程准确性的一阶线性回归修正的具体过程为: 三色 纤维混合样品
颜色预测方程 准确性的一阶线性回归修 正;
令方程中Xi=Ui(Xi), Yi=Vi(Yi), Zi=Wi(Zi), 色纤维混合颜色预测方程的一 阶线性回
归修正方程为:
式中, Ui、 Vi、 Zi表示三刺激值X、 Y、 Z各色元面积率fi的回归系数;
对任意样本数量为n的颜色样本j, j=1,2,3, …,n,X刺激值 的测量值Xmj与计算值Xj之权 利 要 求 书 2/3 页
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专利 一种基于全局与局部特征的色纤维测配色方法
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