一种垂直芯吸法织物图像处理的修正方法

摘要

本发明公开了一种垂直芯吸法织物图像处理的修正方法。提供一种基于垂直芯吸法图像处理技术中径向畸变简单快速的修正方法。采用CCD拍摄标定靶面存在径向桶形畸变，标靶为垂直平面，高度50-500mm，靶面上布置有已知面积的黑色正方形或圆形图形。根据直角三角形斜边上的高与直角边的关系，直角边对应畸变图像尺寸，斜边上的高表示畸变图像尺寸对应的无畸变图像尺寸，将拍摄物体总高度按1-10mm等分，以光轴中心的等分高度的像素数为无畸变像素数，建立100～1000mm拍摄距离下的无畸变图像像素数与畸变图像尺寸的关系，最后用Matalab程序将这一修正方法实现。本发明解决了径向畸变对垂直芯吸法图像处理高度计算的影响，实验精度提高。

权利要求

1.一种垂直芯吸法织物图像处理的修正方法，其特征在于该方法的步骤如下：

1)设定标靶，标靶为垂直平面，高度为50-500mm，在标靶平面上布置已知面积的黑色图形，标靶底色为白色，黑色图形是边长为1-30mm的正方形，或是直径为1-30mm的圆形，沿水平方向黑色图形布置1-250列，在垂直方向，以标靶中心B0为坐标原点，在二侧黑色图形均匀布置1-250列，摄像机的光轴中心A与标靶中心B0在同一水平线上，拍摄距离为

100-1000mm，拍摄图像并存储；

2)提取步骤1)条件下，在不同高度上黑色图形垂直方向所占的像素数n，保存像素数n，得到黑色图形像素数沿垂直方向的变化规律如下：偏离光轴距离越大，黑色图形像素数越少，即图像发生桶形畸变；

3)根据步骤2)所得黑色图形像素数变化规律，以摄像机CCD光轴中心A位于拍摄物体的中心位置B0处，将拍摄物体总高度按1-10mm等分，以B0为中心的等分高度1-10mm内的像素数为无畸变标准像素数C，以Bi-1Bi定为拍摄物体任意等分段的畸变图像尺寸，Bi-1Ci定为拍摄物体任意等分段Bi-1Bi的无畸变图像尺寸，根据直角三角形中斜边Bi-1Bi与直角边Bi-1Ci的关系，求得畸变图像尺寸B0Bi对应的无畸变图像尺寸hi；

4)根据步骤3)所述无畸变标准像素数C及畸变图像尺寸B0Bi与无畸变图像尺寸hi的关系，将畸变图像尺寸B0Bi与无畸变图像尺寸hi的关系转化为无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸B0Bi的关系，其中，L为拍摄距离；

5)将步骤4)所述无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸B0Bi关系，根据实际拍摄距离L＝440mm，无畸变标准像素数C＝8，Bi-1Bi＝1，建立拍摄距离440mm下的无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸B0Bi的关系：

6)根据垂直芯吸法读数，以拍摄织物布样下端为起始位置，根据步骤5)所得关系式用Matlab程序实现。

说明书

一种垂直芯吸法织物图像处理的修正方法

技术领域

[0001] 本发明是纺织测试技术，尤其涉及一种垂直芯吸法织物图像处理的修正方法。

背景技术

[0002] 垂直芯吸法是测试织物导湿性能的重要方法之一，但在实际应用中由于液态水的传递是一个动态传递过程，所以人工读数精度低，为此，有人对垂直芯吸法实验进行了改进，如：在溶液中加入有色染料，在布样上进行标记，采用导电电阻或超声波等方法，这些方法不能完全解决问题。采用图像处理技术，可以较好的解决垂直芯吸法人工读数精确度低的问题。

[0003] 但采用CCD摄像头对垂直物体进行拍摄时，由于镜头本身不完善会产生径向畸变和切向畸变。畸变的存在，会使拍摄的图像在不同纵向位置上的高度发生变化，因此，为了获得目标物体尺寸的准确信息，必须对畸变图像进行校正。对于一般的工业视觉，只需考虑径向畸变即可。

发明内容

[0004] 本发明目的在于提供一种垂直芯吸法织物图像处理的修正方法，针对由CCD获取图像的径向桶形畸变简单快速的修正方法，并将其应用到垂直芯吸法实验中。

[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案的步骤如下：

[0006] 1)设定标靶，标靶为垂直平面，高度为50-500mm，在标靶平面上布置已知面积的黑色图形，标靶底色为白色，黑色图形是边长为1-30mm的正方形，是直径为1-30mm的圆形，沿水平方向黑色图形布置1-250列，在垂直方向，以标靶中心B0为坐标原点，在二侧黑色图形均匀布置1-250列，摄像机的光轴中心A与标靶中心B0在同一水平线上，拍摄距离为100-1000mm，拍摄图像并存储；

[0007] 2)提取步骤1)条件下，在不同高度上黑色图形纵向所占的像素数n，保存像素数n，得到黑色图形像素数沿高度方向的变化规律如下：偏离光轴距离越大，黑色图形像素数越少，即图像发生桶形畸变；

[0008] 3)根据步骤2)所得黑色图形像素数变化规律，以摄像机CCD光轴中心A位于拍摄物体的中心位置B0处，将拍摄物体总高度按1-10mm等分，以B0为中心的等分高度1-10mm内的像素数为无畸变标准像素数C，以Bi-1Bi定为畸变图像尺寸，根据直角三角形中斜边上的高与直角边的关系，求得无畸变图像尺寸hi；

[0009] 4)根据步骤3)所述无畸变标准像素数C及畸变图像尺寸Bi-1Bi与无畸变图像尺寸hi的关系，将畸变图像尺寸与无畸变图像尺寸的关系转化为无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸Bi-1Bi的关系；

[0010] 5)将步骤4)所述无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸Bi-1Bi关系，根据实际拍摄距离L，转化为具体拍摄距离下的无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸Bi-1Bi的关系；

[0011] 6)根据垂直芯吸法读数以布样下端为起始位置，根据步骤5)所得关系式用Matlab程序实现。

[0012] 本发明与背景技术相比具有的有益效果是：

[0013] 建立无畸变图像像素数与畸变图像尺寸之间的一一对应关系，求解简单、快速、方便；有效的解决了垂直拍摄物体时径向畸变对垂直芯吸法织物图像处理高度计算的影响，实验精度提高。

附图说明

[0014] 图1是自制拍摄标靶。

[0015] 图2是本发明所用示意图。

[0016] 图3是垂直芯吸法实验获取的图像。

具体实施方式

[0017] 基于垂直芯吸法织物图像处理的修正方法具体实施步骤如下：

[0018] 1、设定标靶，如图1所示。标靶高度为300mm，在标靶平面上布置2列22个10*10mm黑色正方形，标靶底色为白色。黑色正方形以标靶中心线位置为基准，均匀分布在二侧，以标靶中心线为坐标原点O，黑色正方形中心分别位于坐标0、±25、±55、±85、±115、±145mm位置上。摄像机是1/2.5′型CCD，在拍摄距离L＝440mm上拍摄图像，存储。

[0019] 2、提取黑色正方形中心分别位于坐标0、±25、±55、±85、±115、±145mm高度上黑色正方形纵向像素数，得到黑色正方形像素数变化规律：黑色正方形中心位置偏离光轴距离越大，黑色正方形像素数越少，即图像发生桶形畸变。

[0020] 3、根据步骤2所得黑色正方形像素数变化规律，根据图2建立畸变图像尺寸和无畸变图像尺寸hi的关系，推导过程如下：

[0021] 图2为修正方法示意图。摄像机CCD光轴中心A位于目标物体B-150B150共300mm的中心位置B0处，以B0这为中心的等分高度10mm距离内的像素数为无畸变标准像素数C，将B-150B150按照1mm为单位进行等分，记为B0Bi，i＝±1、±2、...、±150，共300份向上记为B1、B2、...Bn，向下记为B-1、B-2、...B-n，拍摄距离定为L即光轴中心A到目标物体中心位置B0的距离。根据直角三角形中斜边上的高与直角边的关系，每个直角三角形中，直角边对应畸变图像尺寸，斜边上的高表示畸变图像尺寸对应的无畸变图像尺寸，以无畸变标准位置B0处为起点建立畸变图像尺寸B0Bi和无畸变图像尺寸hi的关系。

[0022] 对△AB0B1，作B0C1⊥AB1，B0C1表示畸变图像尺寸B0B1对应的无畸变图像尺寸，记为h1，令：

[0023] ∠AB1B0＝∠α1，则

[0024] ∠α1＝arc ctg(B0B1/L)

[0025] h1＝B0C1＝B0B1·sinα1＝B0B1·sin(arcctg(B0B1/L))

[0026] 对△AB1B2，作B1C2⊥AB2，令：

[0027] ∠AB2B1＝∠α2，则

[0028] ∠α2＝arc ctg(B1B2/L)

[0029] 畸变图像尺寸B0B2对应的无畸变图像尺寸记为h2，

[0030] h2＝B0B1·sin(arcctg(B0B1/L))+B1B2·sin(arcctg(B1B2/L))

[0031] 以此类推，畸变图像尺寸B0Bi对应的无畸变图像尺寸hi为：

[0032]

[0033] 同埋，AB0分界线以下：

[0034]

[0035] 4、根据步骤3所述无畸变标准像系数C及畸变图像尺寸Bi-1Bi与无畸变图像尺寸hi的关系，将畸变图像尺寸与无畸变图像尺寸的关系转化为无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸Bi-1Bi的关系：

[0036]

[0037] 5、将步骤4)所述无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸Bi-1Bi关系，根据实际拍摄距离L＝440mm，无畸变标准像素数C＝8，Bi-1Bi＝1，建立拍摄距离440mm下的无畸变图像像素数Yi与畸变图像尺寸Bi-1Bi的关系：

[0038]

[0039] 6、根据垂直芯吸法读数以布样下端为起始位置，根据步骤5所得关系式用Matlab程序实现。建立Matlab程序实现如下：

[0040] function lengh

[0041] clear all；close all；clc；

[0042] n＝-150:150

[0043] s＝cumsum(sin(acot(abs(n)/440))*8)；％实际距离和图像像素之间的关系[0044] a＝1:301；

[0045] A＝[s’a’]；％建立第一列为像素数，第二列为对应实际高度的矩阵[0046] x＝图像处理芯吸高度像素数；

[0047] lengh＝myFind(A，x)；

[0048] lengh

[0049] function y＝myFind(A，x)

[0050] m＝size(A，1)；

[0051] flag＝0；

[0052] for i＝1:301

[0053] if x＝＝A(i，1)

[0054] y＝A(i，2)；

[0055] flag＝1；

[0056] break；

[0057] end

[0058] end

[0059] if flag＝＝0

[0060] temp＝A(:，1)-x；

[0061] temp＝abs(temp)；

[0062] ％找出与x差值最小的序号

[0063] [a，b]＝min(temp)；

[0064] x1＝A(b，1)；

[0065] lengh1＝A(b，2)；

[0066] x2＝A(b+1，1)；

[0067] lengh2＝A(b+1，2)；

[0068] lengh＝lengh 1+(x-x1)/(x2-x1)*(lengh 2-lengh 1)；

[0069] end

[0070] 表1标靶正方形纵向像素数以及根据本发明修正方法计算得到像素数[0071]

[0072] 实施例：

[0073] 某一织物23min时的芯吸灰度图片见图3。拍摄距离为440mm，目测芯吸高度为126.3mm。通过Matlab程序处理统计水迹高度像素数为980，按照无畸变1mm图像像素数c＝8，得到芯吸高度为122.5mm。考虑径向桶形畸变，按照本发明的修正方法，Matlab程序提取的芯吸高度为125.3mm。

[0074] 上述具体实施方式用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。