高光譜相機(jī)與顏色分割 

高光譜相機(jī)是一種能夠獲取物體表面高光譜信息的設(shè)備。它通過(guò)拍攝物體不同波長(zhǎng)的光譜信息，得到物體的高光譜數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包含了豐富的顏色信息，可以用于顏色分割。 顏色分割是一種圖像處理技術(shù)，它通過(guò)將圖像中的顏色進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)圖像的分割?；诟吖庾V數(shù)據(jù)的顏色分割，能夠更精確地分類和提取圖像中的顏色，這對(duì)于紡織品的顏色檢測(cè)具有重要意義。

基于高光譜相機(jī)的紡織品顏色提取方法 

 1. 高光譜數(shù)據(jù)的獲取：使用高光譜相機(jī)獲取紡織品的高光譜數(shù)據(jù)。這一步需要選擇合適的相機(jī)和拍攝條件，以保證獲取的數(shù)據(jù)質(zhì)量。 

 2. 光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理：對(duì)獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、歸一化等。這將有助于提高顏色分割的精度。

 3. 顏色分割：利用圖像處理技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行顏色分割。可以選擇適合的顏色空間，如RGB、HSV等。同時(shí)，可以應(yīng)用聚類算法，如K-means、層次聚類等，進(jìn)行顏色分割。

 4. 顏色提?。涸陬伾指钔瓿珊螅崛∷枰念伾畔??？梢杂?jì)算每種顏色的像素?cái)?shù)量、面積、平均強(qiáng)度等參數(shù)。 

實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

 我們將選取一系列紡織品樣本，利用高光譜相機(jī)獲取其高光譜數(shù)據(jù)，并應(yīng)用上述方法進(jìn)行顏色分割和提取。我們將根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，評(píng)估該方法的準(zhǔn)確性和可靠性。

本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SP130進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個(gè)光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

在紡織工業(yè)中，顏色是評(píng)價(jià)紡織品質(zhì)量的一個(gè)重要特征。目前，基于標(biāo)準(zhǔn)色卡、機(jī)器視覺、分光光度計(jì)的顏色測(cè)量方法在測(cè)量精度和效率上都具有一定的局限性。使用標(biāo)準(zhǔn)色卡進(jìn)行顏色比對(duì)時(shí)，易受測(cè)試人員的主觀因素影響，測(cè)量效率較低；機(jī)器視覺系統(tǒng)中的數(shù)碼相機(jī)無(wú)法獲取顏色的全部光譜信息，測(cè)量精度較低；分光光度計(jì)只能獲取測(cè)量有限孔徑內(nèi)的平均顏色，無(wú)法直接對(duì)單根紗線、多色織物等紡織品進(jìn)行直接測(cè)量。針對(duì)傳統(tǒng)顏色測(cè)量方法的局限性，提出了一種基于高光譜成像系統(tǒng)獲取紡織品的高光譜圖像，再對(duì)紡織品顏色進(jìn)行分割和提取的顏色測(cè)量方法，該測(cè)量方法能夠獲取紡織品精細(xì)的光譜信息和空間信息，具有更高的測(cè)色精度，可以實(shí)現(xiàn)單根紗線和多色紡織品的顏色測(cè)量。

本文主要研究?jī)?nèi)容如下

1、 高光譜成像的光譜一致性校正∶由于高光譜成像系統(tǒng)與分光光度計(jì)在幾何結(jié)構(gòu)和測(cè)色原理上的差異性，測(cè)量的光譜反射率存在不一致的現(xiàn)象。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的R模型光譜一致性校正算法。算法的思想是，通過(guò)偏最小二乘回歸從光譜反射率的所有波段中，選擇一個(gè)具有校正精度最高的波段組合用于光譜一致性校正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法在改善高光譜成像系統(tǒng)測(cè)量光譜一致性問(wèn)題上優(yōu)于傳統(tǒng)的校正算法。

2、 紗線分割與顏色提取∶針對(duì)分光光度計(jì)無(wú)法直接測(cè)量單根紗線顏色的局限性，利用高光譜成像系統(tǒng)能夠獲取精細(xì)的光譜信息和空間信息，提出了一種基于弗雷歇距離光譜匹配的紗線分割算法。該算法利用背景像素光譜曲線與紗線像素光譜曲線的差異性，通過(guò)基于弗雷歇距離光譜匹配的方法分離出背景像素和紗線像素，從而將單根紗線從背景中分割出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠準(zhǔn)確地分離出紗線，并在保留紗線邊緣信息上優(yōu)于其他算法。

3、 色織物顏色分割與提取∶針對(duì)色織物高光譜圖像進(jìn)行直接分割時(shí)存在運(yùn)算量大的問(wèn)題，提出了一種基于弗雷歇距離空間變換的色織物顏色分割算法。該算法首先通過(guò)弗雷歇距離空間變換后生成灰度圖像，然后利用改進(jìn)的分水嶺算法對(duì)灰度圖像進(jìn)行分割，最后使用改進(jìn)的K-均值聚類算法合并過(guò)分割區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)色織物顏色分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠準(zhǔn)確地分割出多色織物中不同顏色的區(qū)域。

4、 印花織物顏色分割與提取∶由于印花織物含有豐富的顏色和復(fù)雜的圖案，無(wú)法通過(guò)人眼直接確定顏色數(shù)。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了一種基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Self-OrganizingMaps Neural Network，SOM）和密度峰值聚類（Density Peaks Clustering，DPC）算法相結(jié)合的印花織物顏色分割算法。該算法先利用 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行初始聚類，將具有相似顏色特征的數(shù)據(jù)劃分到同一神經(jīng)元下，然后利用DPC算法對(duì)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的神經(jīng)元進(jìn)行更深層次的聚類，最后使用聚類有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)確定最佳分割顏色數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)印花織物顏色的自動(dòng)分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法在顏色區(qū)域分割效果和執(zhí)行時(shí)間上都要優(yōu)于其他分割算法。

通過(guò)研究，我們展示了基于高光譜相機(jī)的紡織品顏色分割與提取方法的有效性和優(yōu)越性。這種方法能夠更精確地獲取紡織品的顏色信息，對(duì)于紡織品的無(wú)損檢測(cè)、質(zhì)量評(píng)估和生產(chǎn)過(guò)程控制具有重要的應(yīng)用價(jià)值。