O引言
隨著數字化技術在各個領域的普遍發展,傳統的紡織行業也步入了應用數字化技術的高速發展時期。國家十一五科技支撐計劃課題:“基于數碼印花技術的軟家裝產業服務平臺”(2006BAF01A40)以數碼印花技術為核心,支持軟家裝個性化大規模定制為主要特色;支持將原創的圖案花型設計、定制數據直接用于生產制造中心,進行數碼印花,生產出滿足客戶需要的軟家裝產品、T恤等等。但是普通用戶提供的圖案一般要經過5倍以上放大后才能滿足生產要求,而紡織品數碼印花風格的圖像大多是由線條、文字等組成,因此對放大后圖像邊緣銳利(清晰)的要求更高,而目前傳統的放大方法尚不能滿足紡織品數碼印花風格圖像的這一要求。
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傳統圖像放大方法——最鄰近法,放大后容易出現馬賽克現象,特別是高倍放大后,馬賽克更加明顯。為解決此問題很多研究和應用中采用線性插值、高次插值及樣條插值等方法對圖像邊緣的灰度值處理,即根據已知灰度值點擬合出N條直線段或者一張平滑曲面,然后根據此擬合出的線段或者曲面插值出新的灰度值點,再轉換到圖像。但是這樣處理后又會丟失圖像的高頻信息,即圖像細節,造成了放大圖像的邊緣模糊。而邊緣清晰正是該平臺個性化定制過程中客戶所關注的重要信息。
分析圖像放大原理,圖像放大方法利用的插值曲面越陡峭,放大圖像邊緣越銳利(清晰),本文通過在三次均勻B樣條曲面中加入張量參數”來達到方便地調整曲面形狀的目的。即通過調整參數來調整曲面形狀,使其更加陡峭,并應用到紡織品數碼印花圖像放大中,使放大后圖像邊緣更加銳利、進一步滿足生產需要。
1圖像放大原理分析
目前采用的圖像放大方法,如最鄰近法、雙立方插值、B樣條插值等高倍放大后效果都不理想,不能滿足軟家裝個性化定制生產需要,其優缺點比較如表1所示。
利用的插值曲面越陡峭,得到的放大圖像邊緣越銳利;反之,邊緣將會越模糊。為便于分析,下面以曲面在XZ平面的投影曲線為例進行說明。
假設q(==O,1,…,5)為一組像素點的灰度值(即型值點),分別利用最鄰近法、線性插值法、五次拉格朗日插值法、三次B樣條插值法等方法求得插值曲線,如圖1所示。
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