织物三维着装系统中几何建模和纹理映射技术的研究

从几何建模和纹理映射方面介绍了实现高质量的织物三维着装效果的计算机仿真方法。通过B样条曲面构造人体与服装模型,利用基于曲线的纹理映射方法,较好地解决了人体与服装曲面的光滑感以及织物图案“贴”到服装曲面后的变形。     

拉深翻边复合成形工艺参数多目标优化设计

通过对拉深翻边复合成形工艺设计中的失稳方式进行理论分析和模拟仿真,建立了破裂、起皱和厚度不均3个目标函数.针对各成形质量目标相互关联而无法同时达到最优的特点,提出一种基于多目标优化技术的综合优化方法.以空调外机面板为例,经试验设计和基于Matlab的数据处理技术构建响应面模型,采用改进的快速分类非支配遗传算法对模型进行全局寻优,获得了一组最小化成形缺陷的非劣解集.结果表明,该多目标优化模型具有较好的优化效果和工程实用性.     

Application of Rough Sets to Evaluate Fabric Smoothness Grade

For garment or fabric appearance, the cloth smoothness grade is one of the most important performance factors in textile and garment community. In this paper, on the base of Rough Set Theory,a new objective method for fabric smoothness grade evaluation was constructed. The objective smoothness grading model took the parameters of 120 AATCC replicas' point-sampled models as the conditional attributes and formed the smoothness grading decision table. Then, NS discretization method and genetic algorithm reduct...     

基于形状控制函数和自适应细分的皱纹建模方法

逼真的皱纹模型能极大地提高三维人脸建模的相似度。为获得精确位置和形状的三维皱纹曲线,运用基于特征的图像匹配方法使二维图像和三维模型匹配对齐。针对皱纹3个方向视图的不同形状,分别提出3个形状控制函数,即皱纹横截面形状控制函数、深度衰减函数和宽度衰减函数。横截面形状控制函数能真实自然地表达皱纹截面的凹形纹路和两边圆形凸起,深度和宽度衰减函数分别控制皱纹深度方向和宽度方向的衰减程度。用户只需定义几个直观的参数便能生成各种形状的皱纹模型。此外,提出一种皱纹影响区域的定义方法和网格自适应细分技术,不仅保证了皱纹建模的效果,而且能提高建模效率。通过实验结果与照片的对比,表明本文方法能生成各种真实自然的皱纹,对人脸建模的相似度有很大提高。     

中韩两国青年女性着装意愿与行为比较

以中国江苏省和韩国首尔地区20~25岁青年女性为调查对象,采用问卷调查方式,就中韩两国青年女性对服装造型及不同款式搭配、适体性与长短款变化等款式形态偏爱程度和着装习惯等进行了调查.使用SPSS17.0统计软件,运用描述分析、均值比较、相关分析等统计方法,对中韩两国青年女性着装意愿和着装行为等进行了分析比较.研究结果表明,韩国女性对于紧身凸显体型和身体暴露面积大的服装偏爱度高于中国,中韩两国女性对于宽松型服装的穿着频率都高,这些结论为中韩两国服装行业的产品设计和贸易提供了较有价值的参考信息.     

Assessing Fabrics Wrinkling by Image Analysis

In this paper, the features of fabric wrinkle structure are analyzed, by image processing technique. The wrinkle images are processed and character parameters are extracted. The wrinkle side surface area ratio of image gray level intensity, the standard deviation of total pixels' gray level intensity and the standard deviation of wrinkle block area are adopted to evaluate fabric wrinkling. The results show that these three character parameters can be served for ranking the wrinkling. It provides a feasible objective method for fabrics wrinkling degree assessing.     

基于可展曲面的3D服装原型建模与服装样板生成

基于3D人体数据,提出一种新的3D服装原型建模方式,并通过展开得到2D服装样板.首先利用分段水平B样条曲线(PHBC)建立参数化人台,识别人体标记点和服装结构线框架模型,然后分布适当松量在框架模型之中,同时实现基于框架模型的可展曲面构造方法——DBT算法,最后通过整合带有松量的框架和DBT算法,构建出可展3D服装原型,并生成服装样板.     

基于小波双立方插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理,最大限度恢复原图像。本文提出了一种基于小波双立方配比插值的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法,在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值（Wavelet Bi-cubic）、双三次插值法得到融合样本图像,并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合,最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理,保留原始灰度色彩复原图像。实验对这三种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比,由具体参数（PSNR、SSIM、FSIM以及运算时间TOC等）说明验证。实验结果表明,经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好,且明显缩短运算时间。     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果.     

眼底图像多尺度去噪算法的效果评价

临床中,获得清晰的眼底图像信息是准确诊断相关病情的先决条件。针对实际图像,本文分别采用多尺度去噪算法和中值滤波算法对眼底图像进行去噪处理;并给出基于高斯波形提取的LMLSD算法,估算处理后图像的SNR(信噪比),对两种去噪算法的处理效果进行客观的量化评价。结果表明,多尺度去噪算法对各幅图像提高SNR平均约2.56倍,且图像更加清晰;中值算法提高约1.92倍。客观量化评价结果与主观视觉感受一致,评价算法选用合适。     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

基于LS-SVR的图像矫正

最小二乘支持向量回归(the least squares support vector regression,LS-SVR)算法因其回归拟合度高广泛应用于各领域中.以目标物在不同光源下采集的图像呈现出不同的颜色值,从而导致图像与目标物出现视觉上的偏差为研究对象,并以潘通色卡为参照,利用LSSVR算法,结合将RGB颜色空间到sRGB颜色空间的转换模型,对测试图像进行矫正处理.实验结果表明:与多项式回归相比,LS-SVR算法能取得更小的色差,且矫正后的图像更接近于目标图像.     

基于小波包分解的无参考立体图像质量评价

立体图像质量评价在立体图像处理领域中应用广泛.基于小波包分解的精细分辨率,提出了一种全新的无参考立体图像质量评价算法.选取合值图和差值图作为融合图来评估立体图像,首先,对立体图像对进行小波包分解,基于双眼竞争和双眼抑制原理,将分解后的左右视图进行融合得到合值图和差值图.然后,分别在融合图上提取自然场景统计(NSS)特征和信息熵;另外,考虑到左右视图之间的内在相关联系,提取结构相似度特征.最后,运用支持向量回归(SVR)来建立感知特征和主观分数模型并预测得到客观评价分数.采用该算法在LIVE 3D立体图像数据库上进行测试,实验结果表明,该算法与人眼主观评价结果一致性较高,优于当前主流的立体图像质量评价算法,符合人眼视觉感知特性.     

基于自适应加权压缩感知的图像超分辨率重建

压缩感知理论被广泛应用于从少量随机观测中精确地重构原始信号,基于压缩感知理论来实现图像的超分辨率重建,在利用图像的局部稀疏性先验的基础上,采取了以下两项措施：一是通过对图像降质模型的估计,采用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)算法构建过完备字典对,依据同一图像高低分辨率观测在对应字典下稀疏表示系数相似的特点,将字典对所表示的高低分辨率图像间的映射关系带入目标函数中,避免了降采样和模糊算子难以抽象为矩阵形式对求解造成的影响;二是在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的梯度投影稀疏重构(adaptive weighting gradient projection for sparse reconstruction, AWGPSR)算法,克服了传统正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在这一步需要固定稀疏度的缺陷,可获得更加精确的稀疏表示系数。结合得到的稀疏表示系数与高分辨率字典可以重建出图像的高频分量,将重建的高频分量与低频部分融合可以得到最终的图像超分辨率重建结果。实验结果表明,...     

服装试衣系统中三维模特姿态服饰识别算法

提出了基于三维视图的模特姿态服饰识别算法技术。首先基于一元高次多项式最小函数二乘拟合方法，由单视图通过变形生成三维视图的模特姿态服饰图像，然后基于该单视图和生成的三维视图进行模特姿态服饰图像识别。最后根据整个训练数据样本库，通过基于三维视图和融合决策的识别算法进行服饰识别，实验结果表明本算法比仅仅基于单视图作为训练样本库的模特姿态服饰识别算法的正确率有了很大提高。     

细旦丙纶短纤织物服用舒适性分析

为探讨细旦丙纶短纤织物的服用舒适性,根据测试得出的细旦丙纶短纤织物、对比织物棉及细旦丙纶长丝等3类样本的各项服用性能指标数据,运用聚类分析及对应分析的数理统计方法,分析了此3类织物的优缺点,得出了细旦丙纶短纤织物独特的服用舒适性能;并优化出了该织物具有最佳服用舒适性的组织结构模型.     

一种稀疏度拟合的图像自适应压缩感知算法

针对运用压缩感知理论对图像进行自适应压缩采样时,采样率及稀疏度阈值确定具有很强的主观性,提出一种稀疏度拟合的精确自适应采样算法.该算法通过循环迭代来确定各个稀疏度下满足PSNR要求的最低采样率,利用最小二乘法对稀疏度及采样率数据进行拟合,得到稀疏度-采样率选取的最佳目标函数.基于TVAL3重构算法对上述自适应采样算法进行了实验仿真,结果表明,重构图像的PSNR均高于用相同值的固定采样率重构的PSNR值,其中纹理特征区分明显的图像此PSNR差值能达到3.5 dB以上.相比粗糙自适应算法,平均采样率比其降低的同时,重构图像仍得到了更高的PSNR值.      

基于饱和度的多尺度雾天降质图像质量增强算法研究

传统图像质量增强算法只适于薄雾状态下的降质图像,对浓雾状态下图像质量的增强效果较差。为此,提出一种新的基于饱和度的多尺度雾天降质图像质量增强算法,通过混合灰度转换函数子带分解多尺度Retinex算法挑选高、中、低三个尺度,结合雾天降质图像整体阴影区域和高光部分的细节,依次完成对雾天降质图像各个频段的质量增强,获取各个频段的质量增强结果。把获取结果与原图像共同视为一个图像集合,通过图像融合技术完成对所有图像的权重图分配操作,提高增强后图像质量。实验结果表明,所提算法能够有效增强雾天降质图像质量,主观客观评价结果均较优。     

基于熵权TOPSIS的服装企业节能环保评价模型

依据产业集群、政府或行业组织、企业、客户4个层面构建了服装企业节能环保的指标体系和基于熵权理论的TOPSIS(接近理想点法)评价模型.以此为基础,对温州藤桥服装产业集群中的相关服装企业进行案例分析,运用熵权法赋予服装企业节能环保指标的权重,借助TOPSIS模型计算各服装企业与理想解、负理想解的距离,根据相对接近度由大到小对被调查企业进行环保节能排序,并分析相应结论.     

渐开线内齿轮成型磨削砂轮修整方法

成形法磨齿的关键因素是成型砂轮的修整.本文介绍了一种渐开线内齿轮成型磨削的砂轮修整方法.根据渐开线的形成原理,采用金刚轮作为修整工具,用数字控制方式完成修整运动.通过数控程序可实现对不同齿数和模数的任意参数渐开线齿形的修整.