CN120451237B - 一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数字图像处理及数码印花控制技术领域，具体为一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法及系统，包括：通过混合特征追踪技术构建织物表面特征点坐标集；应用自适应时域预测算法，解算并预测出织物在打印位置的目标形变场；结合所述目标形变场与实时分析的织物纹理特征图，对原始数字图像进行动态像素插值，生成最终打印图像数据。本发明通过结合高鲁棒性追踪、高精度自适应预测与高保真图像生成技术，显著提升了印花产品的几何精度与视觉品质。

Description

一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法及系统

技术领域

本发明涉及数字图像处理及数码印花控制技术领域，具体为一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法及系统。

背景技术

在数字图像处理应用于纺织品印花时，高品质的色彩再现依赖于数字图像空间与物理织物表面之间精确的像素级空间映射。

目前数字图像处理技术通常采用在线相机监测织物，通过计算整体图像的仿射变换来补偿拉伸或歪斜的偏差。这种方法仅能进行线性校正，无法精确描述非刚性形变，导致生成的形变场与真实物理状态存在较大偏差；同时缺乏时域预测能力，系统仅能对已采集到的历史图像帧进行分析和补偿，但无法预测在图像采集到打印执行的延迟窗口内，形变场将如何演变。

为此，提出一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法及系统。实现了多变工况下高精度的实时几何校正。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，包括：

对实时获取的待印花织物图像进行分析，通过模式识别算法识别并定位图像中的结构化纹理特征，和/或通过波长滤波技术检测并定位预设的信标特征，构建由纹理特征和信标特征构成的二维坐标集合；

将所述二维坐标集合与基准坐标系进行比对，计算各特征点的位移向量，解算出描述织物当前状态的非刚性几何形变场；将所述非刚性几何形变场作为输入，应用自适应时域预测算法，结合织物传送速度与物理延迟参数，预测出当织物到达打印位置时的目标形变场；

根据所述目标形变场计算逆变换，生成像素级的逆向畸变映射；对所述待印花织物图像进行局部纹理分析，生成纹理特征图；将待打印的原始数字图像依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行重采样和动态像素插值，生成最终打印图像数据。

优选的，针对所述纹理特征，采用模式识别算法识别并提取在织物发生旋转、缩放时依然保持稳定性的关键特征点；所述信标特征为使用在固定非可见光波段下才能显现的荧光，通过配置对应波段的主动光源进行激发照明，在图像采集路径上设置带通滤光片，检测出信标的质心坐标。

优选的，所述自适应时域预测算法具体为一种自适应卡尔曼滤波算法；所述自适应卡尔曼滤波算法集成在线模型参数自适应方法；所述在线模型参数自适应方法持续计算预测出的目标形变场与下一时刻实际测量出的非刚性几何形变场之间的新息残差；当织物物理特性发生变化导致所述新息残差失配时，在线模型参数自适应方法动态调整滤波器内部的过程噪声协方差矩阵Q参数，匹配新的形变规律。

优选的，依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行动态像素插值的步骤，包括：

所述纹理特征图通过对织物实时图像应用灰度共生矩阵和/或小波能量谱分析算法，为每个像素区域计算出量化的纹理描述符；所述纹理描述符包括粗糙度、对比度以及方向性；在进行像素插值时，建立插值策略映射函数，所述插值策略映射函数将所述纹理描述符作为输入，并依据预设对应规则进行决策，从一组包含不同特性的插值核中，为当前待计算像素点选择一个与该像素点纹理特性相匹配的插值核。

优选的，所述信标特征在织物表面形成的是一种伪随机点阵，其中任意一个局部区域内的点阵图案都具有唯一性。

优选的，所述在线模型参数自适应方法对新息残差的统计特性进行分析的步骤，具体为：

在一个滑动的时间窗口内计算所述新息残差序列的协方差矩阵；当所述协方差矩阵的迹连续在预定数量的图像帧内超过设定阈值时，触发动态调整过程。

优选的，为所述当前待计算像素点选择一个与该像素点纹理特性相匹配的插值核的步骤，具体为：

对一组所述插值核中的其中n个插值核进行加权融合；所述插值策略映射函数根据所述纹理描述符，输出一组归一化的权重系数，并使用该权重系数对所述其中n个插值核的计算结果进行线性组合，生成最终的像素颜色值。

一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准系统，包括：

特征提取模块：对实时获取的待印花织物图像进行分析，通过模式识别算法识别并定位图像中的结构化纹理特征，和/或通过波长滤波技术检测并定位预设的信标特征，构建由纹理特征和信标特征构成的二维坐标集合；

形变预测模块：将所述二维坐标集合与基准坐标系进行比对，计算各特征点的位移向量，解算出描述织物当前状态的非刚性几何形变场；将所述非刚性几何形变场作为输入，应用自适应时域预测算法，结合织物传送速度与物理延迟参数，预测出当织物到达打印位置时的目标形变场；

图像生成模块：根据所述目标形变场计算逆变换，生成像素级的逆向畸变映射；对所述待印花织物图像进行局部纹理分析，生成纹理特征图；将待打印的原始数字图像依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行重采样和动态像素插值，生成最终打印图像数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1、本发明的混合策略，使得系统在面对具有丰富纹理的织物时，可直接利用其自然特征，降低了对预处理的依赖；而在面对上述具有挑战性的织物时，又能通过对高对比度、高信噪比的隐形信标进行检测，来保证追踪的连续性和准确性。这种智能切换与融合的能力，极大地扩展了本方法的适用范围，使其能够稳定地应用于几乎所有类型的纺织品基材，显著增强了整个几何校准系统的环境适应性和运行可靠性。

2、通过预测织物在未来打印时刻的“目标形变场”，它从根本上解决了因图像采集与打印执行之间存在物理延迟而导致的补偿滞后误差。这一预测机制使得几何校正不再是基于历史状态的被动反应，而是基于未来状态的主动预判，尤其是在高速生产工况下，其对于打印精度的提升效果极为显著。该预测算法的“自适应”特性，使其能够通过在线学习，动态调整内部模型参数以匹配不同类型、不同批次织物的物理特性。这免除了为每一种新织物进行繁琐离线建模和人工参数校准的需要，大幅缩短了生产准备时间，减少了试生产造成的材料浪费，提升了生产线的整体运行效率和柔性。

3、本发明在生成最终打印图像数据时，引入了基于织物实时纹理的动态像素插值方法。本发明通过预先分析织物的局部纹理特征，并为图像的每个区域动态匹配最合适的插值策略，实现了对最终视觉效果的精细化、智能化控制。

附图说明

图1为本发明实施例提出的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法的方法流程图；

图2为本发明实施例提出的自适应卡尔曼滤波算法的参数自适应循环流程框图；

图3为本发明实施例提出的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准系统的系统结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，技术方案如下：

一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，包括：

对实时获取的待印花织物图像进行分析，通过模式识别算法识别并定位图像中的结构化纹理特征，和/或通过波长滤波技术检测并定位预设的信标特征，构建由纹理特征和信标特征构成的二维坐标集合；

将所述二维坐标集合与基准坐标系进行比对，计算各特征点的位移向量，解算出描述织物当前状态的非刚性几何形变场；将所述非刚性几何形变场作为输入，应用自适应时域预测算法，结合织物传送速度与物理延迟参数，预测出当织物到达打印位置时的目标形变场；

根据所述目标形变场计算逆变换，生成像素级的逆向畸变映射；对所述待印花织物图像进行局部纹理分析，生成纹理特征图；将待打印的原始数字图像依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行重采样和动态像素插值，生成最终打印图像数据。

进一步地，针对所述纹理特征，采用模式识别算法识别并提取在织物发生旋转、缩放时依然保持稳定性的关键特征点；所述信标特征为使用在固定非可见光波段下才能显现的荧光，通过配置对应波段的主动光源进行激发照明，在图像采集路径上设置带通滤光片，检测出信标的质心坐标。

所述模式识别算法具体为一种基于局部特征描述符的检测与匹配方法。局部特征描述符表示一个能够代表该关键点独一无二身份的、由多个数值组成的特征，用于后续的精确匹配。该方法首先通过对实时获取的织物灰度图像应用不同尺度的高斯核进行卷积，以构建高斯差分尺度空间金字塔，并在此高斯差分尺度空间金字塔中通过搜索局部极值点来识别出对尺度和亮度变化不敏感的候选关键点，同时剔除低对比度和不稳定的边缘响应点。高斯差分尺度空间金字塔通过对图像进行不同程度的模糊处理并做差，以模拟人眼在不同距离观察物体的效果，从而能够在不同大小尺度上检测特征。

为赋予关键点旋转不变性，系统会为每一个稳定下来的关键点计算其局部邻域内像素的梯度方向直方图，并将统计出的主峰方向作为该关键点的主方向。在一个以该关键点为中心、以其主方向为基准的旋转后坐标系内，再次计算其邻域的梯度信息，并将其划分为多个子区域以生成一个能够独特表示该点特征的高维度描述符向量。

为进一步提升精度，本实施例中的特征点融合过程是基于置信度加权的。对每个通过模式识别算法提取的纹理特征点计算一个基于其清晰度或匹配得分的置信度，并在后续解算非刚性几何形变场时，赋予具有更高置信度的特征点坐标更大的权重，从而有效抑制噪声点或误匹配点对整体形变场解算结果的干扰。

本发明公开的特征提取方法，通过构建尺度空间和生成高维度描述符，确保了纹理特征点对织物在传送中不可避免的旋转、缩放和光照变化都具有极高的鲁棒性。其创新的混合追踪策略，将此高鲁棒性纹理识别与高信噪比的信标检测相结合，克服了单一方法在面对光滑、纯色等极端面料时的技术瓶颈，实现了对所有类型织物的稳定追踪。这种双重保障机制，极大地扩展了技术的适用范围，并通过生成稠密精确的特征点集合，为后续高精度的形变场解算与预测奠定了坚实可靠的数据基础。

进一步地，所述自适应时域预测算法具体为一种自适应卡尔曼滤波算法，其内部的参数自适应循环流程可参阅图2；所述自适应卡尔曼滤波算法集成在线模型参数自适应方法；所述在线模型参数自适应方法持续计算预测出的目标形变场与下一时刻实际测量出的非刚性几何形变场之间的新息残差；当织物物理特性发生变化导致所述新息残差失配时，在线模型参数自适应方法动态调整滤波器内部的过程噪声协方差矩阵Q参数，匹配新的形变规律。新息残差是模型预测值与真实测量值之间的误差；过程噪声协方差矩阵Q参数是一个用于描述预测模型自身不确定性的关键参数，调整Q值相当于调整系统对物理模型的信任程度。

判断新息残差失配的方法可以使用对新息残差序列进行实时的在线统计检验来实现：判断新息残差序列的统计特性是否在预设的滑动时间窗口内显著偏离了零均值高斯白噪声的理论特性。该检验包括以下一个或多个准则：首先，计算窗口内新息残差的样本均值，若其绝对值持续超过一个预设的微小阈值，则判断预测存在系统性偏差；其次，计算窗口内新息残差的自相关函数，若其在非零延迟处的多个值超出了预设的置信区间，则判断其丧失了不相关的白噪声特性；计算窗口内新息残差的样本协方差矩阵，并将其与滤波器根据当前模型参数理论计算出的新息协方差矩阵进行比较，若两者之间的差异超过了统计显著性水平，则判断当前模型已与实际物理过程不匹配。当上述任一或多项检验条件被满足时，系统即判定“新息残差失配”成立，从而触发对过程噪声协方差矩阵Q的动态调整。

所述动态调整的过程为通过修正Q值，使滤波器模型所预测的新息理论协方差，与从实际测量数据中统计出的新息样本协方差相一致。

具体的调整算法为一种迭代更新机制：利用滑动时间窗口内的新息残差序列，计算出其当前的样本协方差矩阵。并采用一种带遗忘因子的加权平均方法进行平滑更新。新的Q矩阵由上一时刻的Q矩阵和一个基于最新新息残差计算出的修正项线性组合而成。该修正项的大小与新息残差的平方成正比，确保了当预测误差较大时，调整力度也相应增大，从而引导Q向能够更好解释当前实测误差的方向收敛。

此外，在线模型参数自适应方法还集成了突变事件监测功能，当新息残差瞬时值超过一个预设的“安全阈值”时，系统会判断发生了如织物大幅褶皱或撕裂等突发事件，并立即向打印执行单元发送暂停指令，以避免产生大面积的次品，该功能作为最终的安全保障，最大限度地减少了因突发物理故障导致的经济损失。

本发明公开的自适应预测方法，通过对新息残差进行多维度的在线统计检验，建立了一套科学、客观的模型失配判断准则，能精确区分织物特性变化与随机噪声，避免了系统误判和参数振荡。进一步地，其采用的平滑迭代、加权平均的参数更新机制，确保了预测模型在面对工况变化时能够快速、稳定地收敛至匹配新材料的状态。这种高鲁棒性、高稳定性的全自主自适应能力，使得系统在无需任何人工干预的情况下，也能持续保证对各类多变织物的最高预测精度，显著降低了生产调试成本。

进一步地，依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行动态像素插值的步骤，包括：

所述纹理特征图通过对织物实时图像应用灰度共生矩阵和/或小波能量谱分析算法，为每个像素区域计算出量化的纹理描述符；灰度共生矩阵通过分析不同灰度级像素对的空间关系来量化纹理的经典统计方法；小波能量谱分析算法为一种能够同时分析图像在不同频率和空间位置上特征的方法；所述纹理描述符包括粗糙度、对比度以及方向性；在进行像素插值时，建立插值策略映射函数，所述插值策略映射函数将所述纹理描述符作为输入，并依据预设对应规则进行决策，从一组包含不同特性的插值核中，为当前待计算像素点选择一个与该像素点纹理特性相匹配的插值核。

插值策略映射函数可具体实现为一个多维查找表或一个预先训练的决策树。由“粗糙度”“对比度”“方向性”等多个量化的纹理描述符共同构成一个多维输入向量。该查找表或决策树的每一个条目或叶子节点，都预先存储了一个或一组确定的输出指令，该指令指定了从插值核工具组中选择哪一个具体的插值核，或指定了对多个插值核进行加权融合时的具体权重系数。例如，一个具体的对应规则可被设定为：当输入向量表示一个“高粗糙度”且“高对比度”的区域时，映射函数输出指令以100%权重选择具有锐化效果的Lanczos插值核；而当输入表示一个“低粗糙度”的区域时，则输出指令以100%权重选择效果平滑的双三次插值核；对于介于两者之间的纹理，则可以输出一组非零的权重系数，以对上述两种插值核的计算结果进行线性加权，从而实现插值效果的平滑过渡。

动态像素插值过程还耦合了一个基于打印颜色的油墨渗透补偿模型。对于深色与浅色交界的区域，会施加更强的“防洇开”像素修正，以确保色彩边界的锐利度，从而生成一份已对宏观拉伸、微观纹理以及油墨物理特性都进行了三重补偿的最终打印图像数据。该方法预补偿油墨的物理渗透，解决了色彩洇开的模糊问题，极大提升了图案细节与色彩边界的锐利度。

通过采用灰度共生矩阵等科学的纹理量化手段，并结合查找表或决策树等高效决策机制，实现了图像生成的智能化与精细化。该方法能基于对织物微观纹理的精确分析，在像素级别进行自适应决策，为各区域匹配渲染策略，解决了传统单一插值算法在清晰度与平滑度之间顾此失彼的技术瓶颈。它能在粗糙纹理上锐化以保持细节清晰，在平滑区域柔化以保证过渡自然，使得最终成品兼具高频图案的锐利感与大面积色块的柔和感。

进一步地，所述信标特征在织物表面形成的是一种伪随机点阵，其中任意一个局部区域内的点阵图案都具有唯一性。

该伪随机点阵可以基于二维德布鲁因序列的生成原理进行构造。二维德布鲁因序列能够生成一个巨大的、非周期性的二元阵列，在该阵列中，任何一个预设尺寸的滑动窗口所观察到的局部二元图案，在整个阵列中都只出现一次。将该二元阵列的“1”和“0”分别映射为荧光墨水的“喷印”与“不喷印”，即可在织物上形成具有局部唯一性的信标图案。

通过采用基于二维德布鲁因序列的伪随机点阵，将传统的相对位移追踪升级为快速、鲁棒的绝对坐标定位。由于任意局部图案的唯一性，系统无需依赖连续追踪，仅分析任一局部图像即可瞬间计算出其全局坐标。该特性不仅极大地提升了系统初始化效率，在追踪因遮挡而意外丢失后，能够实现瞬时重定位，赋予了系统极高的容错能力。从根本上消除了传统增量式追踪中无法避免的累积误差问题，确保了长距离印花任务中从始至终的几何定位精度，显著增强了系统的可靠性。

进一步地，所述在线模型参数自适应方法对新息残差的统计特性进行分析的步骤，具体为：

在一个滑动的时间窗口内计算所述新息残差序列的协方差矩阵；当所述协方差矩阵的迹连续在预定数量的图像帧内超过设定阈值时，触发动态调整过程。

在调试阶段，持续采集调试阶下协方差矩阵迹的数值。通过对采集到的大量样本数据进行统计分析，计算出其数学期望与标准差。所述设定阈值即可依据统计过程控制原理，设置为一个能够显著区分正常波动与异常偏移的界限。预定数量的图像帧可设定在10至30帧的范围内。

本发明公开的参数标定方法，将原本依赖经验的阈值设定问题，转化为一个清晰、可量化的工程实践。通过基于统计学原理确定触发边界，确保了失配判断的客观性与高可靠性，能有效滤除随机噪声干扰，避免系统误判或响应迟钝。这种标准化的标定流程，不仅显著提升了自适应系统的运行稳定性，也降低了设备调试的复杂度与人员依赖，具有很高的工程实用价值。

进一步地，为所述当前待计算像素点选择一个与该像素点纹理特性相匹配的插值核的步骤，具体为：

对一组所述插值核中的其中n个插值核进行加权融合；所述插值策略映射函数根据所述纹理描述符，输出一组归一化的权重系数，并使用该权重系数对所述其中n个插值核的计算结果进行线性组合，生成最终的像素颜色值。

所述权重系数是在系统标定阶段，通过实验或优化算法确定的、与特定纹理向量相对应的融合比例。当进行加权融合时，系统根据当前像素点的纹理向量，查询得到对应的权重系数集。系统使用该权重系数对其中n个插值核的计算结果进行线性组合，从而生成兼顾了不同纹理特性的最终像素颜色；这里的n至少为2。

本发明通过对多个插值核进行加权融合，实现了在不同插值效果间的连续、平滑过渡，避免了切换算法可能产生的视觉突变。由于融合权重是预先通过优化算法确定的，确保了对清晰度与平滑度的权衡是基于数据驱动的精确控制。这种“离线优化、在线查询”模式，使得实时计算极为高效，在不牺牲速度的前提下，显著提升了最终成品的视觉连贯性与品质。

本发明提供了一种全面的高精度实时校准方法。首先，其混合特征追踪技术确保了系统能稳定适用于从光滑到粗糙的各类织物，适用性极强。其次，创新的自适应预测算法通过预判补偿消除了高速打印中的滞后误差，并能自动适应材料变化，显著提升了精度与效率。最终，其独有的纹理感知动态插值技术，在像素级别智能权衡图案的清晰度与色彩的平滑度，使得印花成品兼具锐利细节与柔和质感，视觉品质得到提升。

实施例二

本实施例进一步阐述了一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准系统在实际应用场景中的一种运作方式，如图3所示。在数码打印设备制造厂A的一条高速运转的生产线上，将一个对精度要求极高的、由细密线条构成的几何图案，准确无误地打印在一种用于高端定制泳衣的、具有高弹性、低表面摩擦系数的莱卡混纺面料上。

其运作方式如下：

特征提取模块：在该场景中，为应对泳衣面料弹性高、部分区域纹理特征精细或缺失的挑战。系统首先在面料送入打印机前的预处理工序中，通过专门的喷头，在面料的两个边沿区域预先喷印一层肉眼不可见的、基于二维德布鲁因序列原理构造的荧光伪随机点阵。当面料进入系统时，模块的图像采集部分通过配置对应波段（例如365nm）的紫外光进行主动照明，并利用相机镜头前的带通滤光片，高信噪比地捕捉到清晰的荧光信标图案。模块内置的、基于局部特征描述符的模式识别算法（如SURF算法）并行地对织物自身的针织纹理进行分析，提取出数千个稳定的结构化特征点。模块对这两组数据进行基于置信度加权的智能融合。对于每个纹理特征点，系统会根据其匹配得分和对比度计算出一个置信度（0到1之间），在后续构建坐标集合时，荧光信标点的权重被置为最高的1.0，而纹理点的权重则为其各自的置信度得分。通过求解加权最小二乘问题，模块最终构建出一个由数万个点构成的、极其稠密、精确且完全不受面料弹性拉伸影响的二维坐标集合。

形变预测模块：形变预测模块接收到特征提取模块传来的连续坐标数据流后，立即与基准坐标系进行比对，实时解算出泳衣面料在当前观测位置因高张力产生的非刚性几何形变场。该模块内置的自适应卡尔曼滤波算法会立即启动。它不仅根据当前的传送速度和系统延迟，预测出面料在零点几秒后到达打印头时的目标形变场；通过分析预测与实际观测的新息残差，实时学习到这卷泳衣面料的具体弹性系数。当面料的拉伸规律发生变化时，算法会自动调整其内部的预测模型参数，确保对这种高弹性面料的形变预测始终保持精准；此外，该模块还集成了突变事件监测功能，当新息残差瞬时值超过安全阈值时，会判断为面料撕裂等突发事件并暂停打印，避免大面积浪费。

图像生成模块：根据形变预测模块输出的目标形变场，计算出逆变换，并生成一张像素级的逆向畸变映射，用于对原始的精密几何图案进行预拉伸或预压缩的几何校正。同时对采集到的实时织物图像进行局部纹理分析，生成一张描述泳衣面料表面针织纹理的特征图。在进行像素插值时，该模块依据一个作为插值策略映射函数的多维查找表进行决策。它根据当前像素点对应的几何位置（来自逆向畸变映射）和纹理特性（来自纹理特征图），从查找表中查询出最优的插值指令；而在相对平滑的区域，则指令采用效果更柔和的双三次插值核，甚至对二者进行加权融合。例如，在面料纹理的“沟壑”处，它会采用更锐利的插值核来保证几何线条的边缘清晰度，而在相对平滑的区域则采用更柔和的插值核。最后，该模块还会耦合一个基于打印颜色的油墨渗透补偿模型，对深浅色交界处的像素进行“防洇开”修正，最终生成一份经过几何、纹理、油墨物理特性三重补偿的打印数据。

通过其高鲁棒性的混合特征提取模块，基于实时图像处理的数码印花色彩校准系统首先解决了在高难度弹性面料上进行稳定追踪的业界难题。在此基础上，其自适应预测模块能实时学会特定面料的形变规律，通过精准的超前补偿，彻底消除了高速生产下的几何失真。更进一步地，图像生成模块将宏观几何校正与微观纹理感知相结合，保证精细图案的边缘依然锐利清晰，色彩过渡自然。综上，该系统协同解决了稳定性、准确性与最终视觉品质三大核心问题，使得在高难度、高速度条件下进行高品质印花生产成为可能。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，其特征在于，包括：

对实时获取的待印花织物图像进行分析，通过模式识别算法识别并定位图像中的结构化纹理特征，和/或通过波长滤波技术检测并定位预设的信标特征，构建由纹理特征和信标特征构成的二维坐标集合；

将所述二维坐标集合与基准坐标系进行比对，计算各特征点的位移向量，解算出描述织物当前状态的非刚性几何形变场；将所述非刚性几何形变场作为输入，应用自适应时域预测算法，结合织物传送速度与物理延迟参数，预测出当织物到达打印位置时的目标形变场；

根据所述目标形变场计算逆变换，生成像素级的逆向畸变映射；对所述待印花织物图像进行局部纹理分析，生成纹理特征图；将待打印的原始数字图像依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行重采样和动态像素插值，生成最终打印图像数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，其特征在于：针对所述纹理特征，采用模式识别算法识别并提取在织物发生旋转、缩放时依然保持稳定性的关键特征点；所述信标特征为使用在固定非可见光波段下才能显现的荧光，通过配置对应波段的主动光源进行激发照明，在图像采集路径上设置带通滤光片，检测出信标的质心坐标。

3.根据权利要求1所述的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，其特征在于：

所述自适应时域预测算法具体为一种自适应卡尔曼滤波算法；所述自适应卡尔曼滤波算法集成在线模型参数自适应方法；所述在线模型参数自适应方法持续计算预测出的目标形变场与下一时刻实际测量出的非刚性几何形变场之间的新息残差；当织物物理特性发生变化导致所述新息残差失配时，在线模型参数自适应方法动态调整滤波器内部的过程噪声协方差矩阵Q参数，匹配新的形变规律。

4.根据权利要求1所述的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，其特征在于：依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行动态像素插值的步骤，包括：

所述纹理特征图通过对织物实时图像应用灰度共生矩阵和/或小波能量谱分析算法，为每个像素区域计算出量化的纹理描述符；所述纹理描述符包括粗糙度、对比度以及方向性；在进行像素插值时，建立插值策略映射函数，所述插值策略映射函数将所述纹理描述符作为输入，并依据预设对应规则进行决策，从一组包含不同特性的插值核中，为当前待计算像素点选择一个与该像素点纹理特性相匹配的插值核。

5.根据权利要求2所述的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，其特征在于：所述信标特征在织物表面形成的是一种伪随机点阵，其中任意一个局部区域内的点阵图案都具有唯一性。

6.根据权利要求3所述的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，其特征在于，所述在线模型参数自适应方法对新息残差的统计特性进行分析的步骤，具体为：

在一个滑动的时间窗口内计算所述新息残差序列的协方差矩阵；当所述协方差矩阵的迹连续在预定数量的图像帧内超过设定阈值时，触发动态调整过程。

7.根据权利要求4所述的一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准方法，其特征在于：为所述当前待计算像素点选择一个与该像素点纹理特性相匹配的插值核的步骤，具体为：对一组所述插值核中的其中n个插值核进行加权融合；所述插值策略映射函数根据所述纹理描述符，输出一组归一化的权重系数，并使用该权重系数对所述其中n个插值核的计算结果进行线性组合，生成最终的像素颜色值。

8.一种基于实时图像处理的数码印花色彩校准系统，其特征在于，包括：

特征提取模块：对实时获取的待印花织物图像进行分析，通过模式识别算法识别并定位图像中的结构化纹理特征，和/或通过波长滤波技术检测并定位预设的信标特征，构建由纹理特征和信标特征构成的二维坐标集合；

形变预测模块：将所述二维坐标集合与基准坐标系进行比对，计算各特征点的位移向量，解算出描述织物当前状态的非刚性几何形变场；将所述非刚性几何形变场作为输入，应用自适应时域预测算法，结合织物传送速度与物理延迟参数，预测出当织物到达打印位置时的目标形变场；

图像生成模块：根据所述目标形变场计算逆变换，生成像素级的逆向畸变映射；对所述待印花织物图像进行局部纹理分析，生成纹理特征图；将待打印的原始数字图像依据所述逆向畸变映射和所述纹理特征图进行重采样和动态像素插值，生成最终打印图像数据。