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    基于褶皺圖像識別的著裝合體性評價技術(shù)

    2018-01-06 05:44:15張蒙蒙莊梅玲陳素英
    服裝學(xué)報 2017年6期
    關(guān)鍵詞:合體褶皺平整度

    張蒙蒙, 莊梅玲, 陳素英

    (青島大學(xué) 紡織服裝學(xué)院,山東 青島 266071)

    服裝合體性是影響服裝外觀及服裝穿著舒適性的重要特點,它甚至超過了服裝款式、色彩、面料及價格,成為影響服裝銷售最重要因素之一。當(dāng)前,淘寶、天貓等購物App使網(wǎng)購熱潮不斷,買家通過商家提供的二維圖片展示效果及信息描述來進(jìn)行購買判斷,使“買家秀”與“賣家秀”形成鮮明對比。據(jù)嘉思明咨詢公司(Kurt Salmon Associates,KSA)調(diào)查發(fā)現(xiàn):多數(shù)女性在市場買不到非常合體的服裝,50%的女性因服裝不合體而退貨,85%的女性把服裝不合體作為購買后不滿意的首要原因。

    影響著裝合體性的客觀性因素主要有松量、面料性能、人體體型等。著裝合體性的評價包括松量、線條、紋路、對稱平衡以及褶皺狀態(tài)5個方面。其中,褶皺是直觀體現(xiàn)在服裝表面的客觀指標(biāo),對著裝外觀效果和著裝合體性的定量評價具有重要意義。目前,結(jié)合服裝圖片分析服裝合體性的研究主要圍繞專家系統(tǒng)評價方法[1]、人體功效學(xué)原理[2]、逆向工程技術(shù)和最小二乘法[3]及多重抓取技術(shù)[4]等展開。

    通過著裝褶皺圖像分析,虛擬獲取人體著裝的合體度技術(shù)是發(fā)展三維虛擬試衣技術(shù)的重要基礎(chǔ),使消費者能夠通過圖片進(jìn)行服裝合體度虛擬體驗和評價,從而在網(wǎng)上購買到更為合體的服裝,減少退貨率。文中主要從著裝圖像褶皺分布規(guī)律識別技術(shù)、著裝褶皺形成原理及影響因素、著裝褶皺與合體度評價3個方面對該技術(shù)進(jìn)行深入研究。

    1 著裝圖像褶皺分布規(guī)律的識別技術(shù)

    著裝圖像褶皺識別技術(shù)主要借助于圖像的灰度信息變化,通過不同的提取算法,對褶皺的分布規(guī)律、走勢變化進(jìn)行數(shù)字化識別。該技術(shù)的研究目前涉及:圖像灰度處理、圖像補償、光度立體視覺處理、分形幾何處理等技術(shù)。

    1.1 圖像灰度處理技術(shù)

    1)利用褶皺圖像中不同元素反射率帶來的灰度變化進(jìn)行建模,設(shè)立閾值和合理的灰度分級指標(biāo),建立圖像的灰度分布曲線。

    圖像的灰度變化原理是指在恒定的光線條件下,褶皺的凹、凸部位對光線的反射效果不同,可以通過灰度圖像表現(xiàn)這種差異?;叶戎荡螅薨櫷蛊?;灰度值小,褶皺內(nèi)凹;灰度值穩(wěn)定不變,該部分無褶皺。用參數(shù)ASM,CON,COR,ENT分別描述圖像的均勻度、對比量或局部變動數(shù)量、灰度色調(diào)線性關(guān)系量、表面粗糙或復(fù)雜度等視覺特征。

    依據(jù)灰度特征變化,建立灰度曲線。每個像素點有256個灰度級(0~255),灰度值0代表黑,在圖像上的顯示效果最暗,灰度值255代表白,在圖像上的顯示效果最亮。設(shè)立不同的灰度級對不同部位的服裝圖像,建立褶皺圖像分布曲線,如陳偉偉,陳雁[5]建立了女士襯衣的袖子圖像上褶皺分布的灰度曲線。

    2)分析灰度值變化的影響因素,結(jié)合不同材料的顏色、光源強(qiáng)度、圖像處理情況,提取反映灰度值的不同統(tǒng)計量進(jìn)行分析。

    早期的研究利用圖像灰度處理技術(shù),提取褶皺圖像灰度曲面比、灰度標(biāo)準(zhǔn)差、褶皺塊面積標(biāo)準(zhǔn)差來評價褶皺狀況。近幾年的研究則將人體的不同活動狀態(tài)加入到圖像的對比分析中,提取著裝后不同姿勢下的拍攝圖像,在圖像上選擇幾條平行的線條,用沿線條方向上的褶皺變化來描述整個衣袖上的褶皺狀態(tài)。同時,對圖像采用空域法和濾波處理,繪制灰度曲線,計算灰度值、褶皺數(shù)、褶皺深度、寬度、褶皺不勻度,對服裝表面的褶皺用數(shù)字化的形式進(jìn)行描述。這些研究只針對衣服的某個部位分析,并未從整個衣身以及面料的色彩、圖案等方面研究灰度變化。

    2011年,高慧慧[6]對具有彈性的合體緊身女褲的前擋部位褶皺進(jìn)行研究,首先采用Photoshop軟件進(jìn)行灰度處理,再由MATLAB軟件將灰度圖加以濾波平滑處理,提取褲裝前襠部位的褶皺,建立了圖片的灰度曲線,并進(jìn)行了客觀評價。

    從獲取的灰度曲線中提取尖銳度、粗糙度、平均偏移量等8個參數(shù)。通過特征參數(shù)的相關(guān)性分析和因子分析,把提取的褶皺指標(biāo)歸類為兩個主因子:褶皺密度因子和褶皺幅度因子,再用聚類分析把樣褲進(jìn)行分類。確立8個指標(biāo)分別與前后襠寬、前后襠彎、前中線(x1、x2、x3、x4、x5)關(guān)系的回歸模型y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+…+bmxm,并建立前后襠寬、前后襠彎、前中線分別與褶皺密度因子(褶皺深度、深度不勻度、褶皺數(shù))、褶皺幅度因子(褶皺寬度、寬度不勻度、粗糙度、平均偏移量)的結(jié)構(gòu)因子優(yōu)化區(qū)間數(shù)學(xué)模型,得出5個結(jié)構(gòu)因子在褶皺密度與幅度方向上取值的最優(yōu)區(qū)間。通過圖像處理,對女褲前襠的右半部分進(jìn)行褶皺提取與分析,對比圖像處理技術(shù)的計算值與數(shù)學(xué)模型計算值,證實了所建立的數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確性和有效性。

    李蓓蓓[7]對服裝圖片進(jìn)行灰度化處理,提取反映褶皺特征的幾大參數(shù):褶皺高度、深度、寬度、分布密度、粗糙度、尖銳度和偏移量,通過這些參數(shù)設(shè)計合理的計算公式得到褶皺的形狀和分布量的指標(biāo)值,從而對褶皺圖像進(jìn)行了量化。

    相關(guān)的褶皺評價指標(biāo)和計算公式主要有:

    1)褶皺橫縱對比系數(shù):

    (1)

    其中:L為當(dāng)前掃描黑色區(qū)域的橫向最大值;W為當(dāng)前掃描黑色區(qū)域的縱向最大值;n為黑色區(qū)域的數(shù)量。

    2)高度:

    G=K×(S-O)+b

    (2)

    其中,G為褶皺高度,K,b為線性系數(shù),S,O分別為灰度的最大、最小值。褶皺高度與灰度呈線性關(guān)系。

    3)褶皺深度不勻度(YVH):

    (3)

    4)褶皺寬度不勻度(YVD):

    (4)

    5)粗糙度:

    (5)

    6)尖銳度:最大的灰度值與相鄰波谷之差的平均值之比。

    7)平均偏移量:

    (6)

    其中,Rδ為平均偏移量。

    1.2 圖像補償技術(shù)

    圖像補償即為圖像光照補償,目的是改善圖像的視覺效果或使圖像更適于人、機(jī)器的分析處理。通過圖像補償,可以減少圖像噪聲,提高目標(biāo)與背景的對比度,增強(qiáng)或抑制圖像中的某些細(xì)節(jié)。

    常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)處理時的空間分為基于圖像域(亦稱空域法)和基于變換域(亦稱頻域法)兩種;根據(jù)頻域增強(qiáng)的方法可分為低通濾波、高通濾波、帶通/帶阻濾波、同態(tài)濾波。香港理工大學(xué)[8]在研究服裝褶皺等級評定實驗中使用帶通濾波器,濾掉由紗線及織物結(jié)構(gòu)引起的高濾波、由人體輪廓形成的低濾波,然后精確地提取褶皺參數(shù),經(jīng)回歸分析,提出直接用參數(shù)logδ2來評價服裝的褶皺等級。

    陳慧敏等[9]提出基于雙目電荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)光柵投影技術(shù)的織物平整度等級客觀評價系統(tǒng)的研究方法,利用雙目CCD光柵測量中的兩幅圖像相互補償?shù)姆椒?,較好地解決反光和陰影問題,避免了聚束點反射和散射光,降低了噪聲的影響,得到大量高精度的三維數(shù)據(jù)點,構(gòu)建了織物點云圖。蔣真真[10]采用雙目CCD掃描技術(shù),通過對圖像灰度的分析,對服裝縫紉的平整度等級進(jìn)行研究,有效避免了不同面料印花圖案的顏色和花型對灰度圖像分析的影響。

    1.3 圖像曲面重構(gòu)技術(shù)

    圖像曲面重構(gòu)技術(shù)通過分析圖像中像素特征來反向重構(gòu)原褶皺狀態(tài),研究主要包括三維投影網(wǎng)格技術(shù)、光度立體視覺技術(shù)、分形幾何技術(shù)等。

    1)三維投影網(wǎng)格技術(shù)。三維投影網(wǎng)格技術(shù)基于圖像處理,在系統(tǒng)中獲取每一個副本的網(wǎng)格圖像。該技術(shù)由粗糙度比率、表面積比率、褶皺密度、快速傅里葉變換的功率譜密度4個參數(shù)來量化褶皺等級。如李海堅[11]基于三維投影網(wǎng)格圖像提出新的褶皺構(gòu)造算法,通過對褶皺物理性能的模擬構(gòu)造褶皺曲面,并結(jié)合幾何原理進(jìn)行外觀優(yōu)化。褶皺的基礎(chǔ)網(wǎng)格構(gòu)造是褶皺生成的基礎(chǔ),褶皺的曲面構(gòu)造是褶皺構(gòu)造的核心部分。

    2)光度立體視覺技術(shù)。光度立體視覺技術(shù)能夠精確定位每個圖像點的表面方向,用輻射值連續(xù)記錄每一個圖像位置,最終,織物表面的三維形狀通過每一個圖像點的正常表面獲得,不受織物色彩、種類的干擾,在不同照明方法的2~4張圖片中獲取樣品的三維表面。劉瑞鑫等[12]提出利用光度立體視覺算法評定織物的褶皺等級,在8個不同方向的光照條件下拍攝多幅織物圖像,得到二維灰度圖像,并通過一次差分運算重建織物表面各點的高度,利用三維重建獲取織物表面形狀信息,通過試驗提取高度值和尖銳度來表征褶皺特征。

    3)分形幾何技術(shù)。分形幾何技術(shù)采用空間立體技術(shù)法和截面法,主觀評價織物褶皺的堅固度。首先掃描織物的表面,然后在電腦上進(jìn)行重構(gòu),再用立方體計算法覆蓋重構(gòu)的表面,最后顯示重構(gòu)表面的橫截面。立方體計數(shù)法中立方體大小與產(chǎn)生橫截面中的格子尺寸為2~10個像素,其中,分形幾何為2,表示織物表面是完全光滑的。

    基于相關(guān)褶皺分布規(guī)律的識別技術(shù)的文獻(xiàn)可知,褶皺的圖像分析評價主要集中于靜態(tài)織物褶皺程度、褶皺回復(fù)性能,以及服裝接縫的平整度上。簡言之,多是針對織物上的褶皺,對服裝上的褶皺,尤其是著裝后的褶皺研究較少,所以綜述文獻(xiàn)時多是基于服裝的面料、織物進(jìn)行的。

    2 著裝褶皺影響因素

    著裝褶皺形成的原理和影響因素主要從尺寸差異、面料、縫紉工藝3個方面進(jìn)行分析。

    1)尺寸差異。尺寸的差異受不同人體體型、控制部位尺寸,版型結(jié)構(gòu)設(shè)計方法、服裝松量設(shè)計以及不同的活動狀態(tài)的影響。其中服裝款式影響褶皺的形狀和分布。緊身款式,褶皺較細(xì)小且分布緊密;寬松款式,褶皺相對大且寬,分布松散。董小英等[13]在夾克式職業(yè)工裝版型合體性的研究中,提出了基于人體特征將平面制圖與立體裁剪相結(jié)合的版型設(shè)計方法,并且對加放不同松量的樣衣穿著圖片進(jìn)行分析,運用專家主觀評價標(biāo)尺對合體性效果評價,得到各部位不同合體度的最優(yōu)松量組合。白青梅[14]在研究合體女上裝的松量時,選用軀干前彎 45°、雙臂抱臂、上肢前舉 45°、前舉90°等13個活動姿勢進(jìn)行受力分析,提高服裝的合體度。

    2)面料因素分析。面料的物理性能、絲縷方向、圖案和色彩都影響著裝褶皺的分布和形狀。早期的研究主要集中在面料的物理性能,面料的平整度等級方面,而近期的研究多從面料因子提取技術(shù)的智能化,面料的提取指標(biāo)與著裝者的穿著情感結(jié)合的角度。如薛樂[15]基于傅里葉變換和Gabor變換對機(jī)織物紋理進(jìn)行分析,獲取平紋、緞紋、斜紋織物在不同頻率和方向上的織物紋理圖像。張海波[16]建立面料情感因子空間模型,使用3個因子概括描述7維情感語義,對服裝面料的圖像情感語義低層特征進(jìn)行了詳細(xì)分析。

    3)縫紉工藝。縫紉工藝對著裝褶皺的形成也有影響。李艷梅[17]通過小波分析研究單線縫與雙線縫不同縫紉工藝,以及縫紉針、線的匹配對服裝加工質(zhì)量和褶皺分布的影響。張寧[18]提出了一種基于灰度共生矩陣提取縫紉圖像的4個特征參數(shù),并與Hear小波分析和反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的織物縫紉平整度的自動評估方法,解決織物縫紉平整度客觀自動評估時分類正確率低的問題。

    通過分析著裝褶皺的影響因素可知,合體度的評價主要基于服裝版型設(shè)計原理以及人體衛(wèi)生學(xué)角度進(jìn)行的研究,將合體度的影響因素,特別是形體特征分析、版型設(shè)計原理及生理心理指標(biāo)等綜合考慮到褶皺的分布中的研究非常罕見,而這將是虛擬試衣技術(shù)中非常關(guān)鍵的技術(shù),通過圖像中褶皺的分布體驗到真實著裝的合體感。而反之可以通過控制部位的放量設(shè)計和舒適度要求,得到不同動態(tài)下的圖像褶皺分布模型。

    3 著裝褶皺與合體度評價研究

    對著裝褶皺與合體度評價的文獻(xiàn)可以概括為兩方面:主觀評價方法和客觀評價方法。

    3.1 主觀評價方法

    主觀評價方法主要是通過調(diào)查問卷,對著裝者穿著服裝后在生理和心理方面的舒適感覺進(jìn)行調(diào)查。生理方面的舒適感覺涉及面料的觸感、壓感和溫?zé)岣械妊芯浚恍睦矸矫嫔婕吧?、款型等個人需求層次要素,該方法與人的主觀狀態(tài)密切相關(guān),具有不確定性,個體差異明顯。

    目前的研究主要針對人體實際著裝后不同活動狀態(tài)下衣服表面褶皺狀態(tài),用比較粗略的平整度描述語來刻畫表面的褶皺分布。如陳曉玲[19]對上裝合體性的主觀評價中依據(jù)人體樣衣靜態(tài)著裝后各部位有無褶皺、稍有余褶或斜紋等來分析褶皺程度,評價服裝合體程度。

    主觀評價中分級量化標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)化也是研究的關(guān)鍵,標(biāo)樣對照法是國際上評定面料平整性能最通用的方法,是一種定性化的評估方式。依照美國紡織化學(xué)師與印染師協(xié)會(AATCC)等級評價標(biāo)準(zhǔn),等級越高,平整度越好。該方法簡單、易操作,但其評價結(jié)果不準(zhǔn)確。

    目前,大多數(shù)文獻(xiàn)在評價指標(biāo)的量化中采用主觀感覺評分或不同量表進(jìn)行分析,常用的方法主要有:5量級李克特(Liketer)量表法,對不同松量的樣衣著裝合體度進(jìn)行評價;等級評價法,對獲取的褶皺圖像進(jìn)行分等級評定;成對比積分法,對每兩個樣本進(jìn)行比較并給予評分。

    3.2 客觀評價方法

    目前的文獻(xiàn)大都是采用圖像處理技術(shù)進(jìn)行織物褶皺風(fēng)格和平整度評價,主要涉及纖維、紗線、織物以及縫紉工藝等方面,基于圖像的灰度變化進(jìn)行褶皺參數(shù)分析,建立褶皺參數(shù)和織物平整度的關(guān)系模型。如Javier[20]設(shè)計的一套自動化褶皺評價系統(tǒng),用激光掃描服裝不同部位獲得褶皺圖像,再基于紋理分析的方法進(jìn)行服裝褶皺評價。近幾年的文獻(xiàn)研究能夠在客觀評價的基礎(chǔ)上結(jié)合主觀評價展開進(jìn)行,如Leonardo[21]獲取服裝洗后不同部分的褶皺圖像,對圖像進(jìn)行濾波處理后提取褶皺密度、褶皺銳度、褶皺高度,得出這些客觀指標(biāo)與主觀評價具有較高的相關(guān)性。劉婷[22]研究的服裝肘部褶皺評價,提取了肘部圖像中的綜合褶皺回復(fù)角作為主要指標(biāo),預(yù)測服裝袖肘部的合體程度。

    王佳寧[23]利用圖像處理技術(shù)探討了客觀評價織物縫紉平整度的方法。對常見織物采用不同的抽褶量進(jìn)行車縫,以產(chǎn)生不同的平整度外觀,進(jìn)行平整度主觀評價后,再用MATLAB圖像處理技術(shù),提取縫紉圖像參數(shù)與小波特征,對客觀參數(shù)與主觀評價結(jié)果進(jìn)行相關(guān)分析,得到與主觀評價結(jié)果相關(guān)性較好的客觀參數(shù)。

    從單純的織物風(fēng)格評價到服裝穿著后形成的褶皺與合體度評價,模型復(fù)雜度成倍的增加,除了織物因素外,還要考慮人體結(jié)構(gòu)、控制部位的差異、款型、動態(tài)等一系列因素,以及著裝者的生理和心理因素,目前綜合多個因素進(jìn)行圖像褶皺分析和服裝合體度評價的文獻(xiàn)比較少,但這項技術(shù)隨著三維服裝虛擬技術(shù)的發(fā)展變得越來越迫切。將基于圖像識別的客觀評價和基于人體生理、心理及服裝物理因子的主觀評價結(jié)合,進(jìn)行著裝合體性的綜合評價是今后的發(fā)展趨勢。

    4 結(jié)語

    通過綜述近年來基于褶皺圖像分析評價著裝合體度技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)該技術(shù)研究呈現(xiàn)如下發(fā)展趨勢:

    1)圖像評價著裝合體度模型系統(tǒng)化

    將影響著裝合體度的尺寸設(shè)計因素、人體控制部位的體型因素、服裝造型因素、運動狀態(tài)因素及著裝者的生理、心理因素等,以及影響褶皺的面料、色彩、光照等因素,與著裝后褶皺的圖像識別技術(shù)進(jìn)行結(jié)合,建立褶皺分布與各因素相關(guān)的合體度評價模型,形成完備的系統(tǒng)。

    2)圖像評價著裝合體度模型的動態(tài)化和虛擬化

    三維服裝虛擬技術(shù)的快速發(fā)展,使得這種評價系統(tǒng)在靜態(tài)褶皺效果的基礎(chǔ)上向動態(tài)褶皺效果發(fā)展,融合三維人體和服裝數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程獲取、三維建模和動態(tài)服裝虛擬展示的發(fā)展,褶皺的連續(xù)瞬時圖像的捕獲和處理,結(jié)合有限元碰撞檢測算法推進(jìn),對人體動態(tài)下和虛擬環(huán)境下的著裝合體性進(jìn)行客觀評價。

    3)建模和評價算法的智能化

    人工智能技術(shù)是21世紀(jì)的熱門技術(shù),基于圖像評價著裝合體度的模型,綜合各種動態(tài)優(yōu)化算法和智能算法研究,動態(tài)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、群智能算法、專家系統(tǒng)、模糊理論等將提高評價模型的效率和質(zhì)量。

    總之,建立一種有效的智能化合體度評價體系是電子商務(wù)和三維服裝數(shù)字化技術(shù)快速發(fā)展的需要,相信越來越多的科研人員將對該領(lǐng)域進(jìn)行研究,推動服裝電子商務(wù)和三維服裝產(chǎn)業(yè)的更好發(fā)展。

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