基于圖像序列的織物懸垂形態(tài)重建及測(cè)量.pdf

1、織物懸垂性是指織物因自重作用下垂時(shí)發(fā)生形變的現(xiàn)象，它是影響織物視覺風(fēng)格和舒適性諸多因素中最重要的因素之一，關(guān)系到織物實(shí)際使用時(shí)能否形成優(yōu)美的曲面造型，能否很好的與人體貼合，能否在視覺上給人帶來享受。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)織物的懸垂性能的研究大都是通過對(duì)織物懸垂輪廓投影進(jìn)行分析來獲取織物懸垂性能指標(biāo)的。作為衡量織物懸垂性能的重要指標(biāo)之一，織物三維懸垂形態(tài)也具有十分重要的意義,然而，目前僅有少數(shù)文獻(xiàn)報(bào)道了相關(guān)領(lǐng)域的建模工作，而且多數(shù)方法都較為繁瑣或

2、精度不高。
　　本文提出了一種簡(jiǎn)單有效的織物懸垂重建和測(cè)試方法，能夠基于普通手機(jī)后置鏡頭采集的圖像序列重建織物懸垂形態(tài)的三維彩色模型，并通過對(duì)織物懸垂點(diǎn)云模型投影的分析提取織物的懸垂性能指標(biāo)。該方法將織物試樣置于織物懸垂儀上，在其靜止?fàn)顟B(tài)下，使用手機(jī)后置鏡頭繞該織物兩周拍攝多幅圖像。在該過程中，本文的方法綜合了SIFT（scale-invariant feature transform）算法和Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法來完成每幅圖像

3、的特征點(diǎn)檢測(cè)，通過對(duì)滿足極對(duì)應(yīng)關(guān)系的圖像進(jìn)行兩兩匹配，求出了圖像間對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的坐標(biāo)，從而進(jìn)一步生成織物懸垂三維點(diǎn)云模型。
　　本文的工作主要包括以下幾點(diǎn)：
　　1.將織物懸垂模型的重建工作與計(jì)算機(jī)視覺理論較好的結(jié)合在了一起。圖像重建技術(shù)具有價(jià)格低廉，操作簡(jiǎn)單，重建效果良好等諸多優(yōu)點(diǎn)，適用于織物三維懸垂形態(tài)重建的研究。通過學(xué)習(xí)和分析織物懸垂形態(tài)特點(diǎn)和基于圖像序列的三維重建原理，本文設(shè)計(jì)了一套合理的圖像采集方法以得到較好的織物懸

4、垂模型。
　　2.設(shè)計(jì)并制作了一個(gè)帶有標(biāo)定板的織物懸垂儀以自動(dòng)測(cè)量織物三維懸垂模型的輪廓尺寸。標(biāo)定板的設(shè)計(jì)可以為重建模型提供一個(gè)基準(zhǔn)平面和標(biāo)尺，有助于在世界坐標(biāo)系中對(duì)織物懸垂模型進(jìn)行精確地旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等操作，實(shí)現(xiàn)了后期懸垂參數(shù)的自動(dòng)化提取和計(jì)算。
　　3.提出根據(jù)三維織物懸垂模型計(jì)算織物懸垂指標(biāo)的方法。傳統(tǒng)的織物懸垂性能指標(biāo)提取方法一般通過分析織物懸垂的正投影圖像來獲取織物懸垂指標(biāo)。但是，由于攝像頭成像過程中存在“近大遠(yuǎn)

5、小”的現(xiàn)象，在計(jì)算織物懸垂指標(biāo)時(shí)需要加以修正，修正系數(shù)不當(dāng)時(shí)，容易出現(xiàn)較大誤差。本文在得到織物懸垂模型后，通過坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換來提取織物投影輪廓，計(jì)算織物懸垂指標(biāo)。在本文所使用的方法中，織物懸垂投影通過織物三維懸垂點(diǎn)云的坐標(biāo)變換得到，相較于使用CCD攝像頭攝取的織物懸垂輪廓，通過點(diǎn)云投影獲取的織物懸垂輪廓更加真實(shí)可信。
　　4.為了驗(yàn)證該方法的可行性，將使用XDP-1型織物懸垂儀測(cè)得的織物懸垂指標(biāo)與基于三維點(diǎn)云模型坐標(biāo)變換得到的織物懸垂