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基于图像的织物图案和颜色主题提取研究进展
文献摘要：
为提高织物设计的效率及多样性,文章从"再设计"的角度梳理"织物-织物"的设计流程,重点整理织物图案形状及颜色主题的主要提取方法.大部分提取研究主要利用织物图像底层视觉特征中的形状及颜色特征,其中针对图案形状的提取,大多采用边缘检测、阈值、聚类、区域及其他特定理论对图案轮廓或整体区域进行分割;针对颜色主题的提取,则通过聚类、中位切分及八叉树等颜色量化方法建立和谐的配色规律,两个方向的提取算法可以相互借鉴.通过图像实例对不同提取方法的特点进行分析比较,发现单一算法具有一定的局限性,采用多特征、多算法融合的方式可有效提高提取的精度和效率.最后对织物再设计流程的完善及其在纺织服装领域的应用发展进行展望.
文献关键词：
图像处理;图案分割;颜色主题;特征提取;颜色量化;织物再设计
中图分类号：
作者姓名：
赵崧灵;徐凯忆;张健;顾冰菲
作者机构：
浙江理工大学 服装学院,杭州310018;浙江理工大学 浙江省服装工程技术研究中心,杭州310018;浙江理工大学 丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室,杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]赵崧灵;徐凯忆;张健;顾冰菲-.基于图像的织物图案和颜色主题提取研究进展)[J].丝绸,2022(08):90-99
A类：
颜色主题,颜色量化,织物再设计,图案分割
B类：
织物图案,主题提取,织物设计,设计流程,点整,分提,视觉特征,颜色特征,边缘检测,切分,八叉树,量化方法,配色规律,互借,不同提取方法,一算,多特征,多算法融合,纺织服装领域,应用发展
AB值：
0.283789
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