通过优化获取和预处理,提高数字织品图像的颜色可靠性
1Department of Fashion Industry, College of Natural Science, Incheon National University, Incheon, Republic of Korea. ykcho@inu.ac.kr.
Scientific reports
|December 2, 2025
概括
改进数字织品图像分析需要可靠的色彩. 这项研究引入了一种集成的成像和预处理框架,可以提高颜色精度,在织表面上平均提高视觉保真率21.2%.
科学领域:
- 织科学 织科学
- 数字成像技术的数字成像.
- 测色仪的颜色测量方法
背景情况:
- 织行业的数字化和自动化需要精确的基于图像的分析.
- 颜色可靠性对于织研究,制造和数字商务应用至关重要.
- 现有的方法在数字织图像中经常受到色彩扭曲的影响.
研究的目的:
- 开发一个集成的成像和预处理框架,以提高数字织品图像的颜色可靠性.
- 为图像采集环境和预处理策略建立最佳设置.
- 在各种应用中提高织品图像分析的精度.
主要方法:
- 在不同背景颜色 (白色/黑色) 下对比11个织品样本的色彩扭曲.
- 评估图像融合作为颜色可靠性和图像质量的预处理步骤.
- 获得了图像采集和预处理的最佳设置.
- 通过将色彩扭曲与传统校正方法进行比较,验证了拟议的指南.
主要成果:
- 适当的物理环境和图像预处理显著提高了色彩稳定性和可靠性.
- 与原始面料相比,拟议的框架在视觉真实性方面平均提高了21.2%.
- 图像融合在提高颜色可靠性和图像质量方面被证明是有效的.
结论:
- 集成的成像和预处理框架提高了数字织品图像的色彩稳定性和可靠性.
- 最佳的采集环境和预处理策略是精确织品表面分析的关键.
- 这项工作提供了在数字织表现中实现更高视觉真实性的指导方针.
