基于调整B样条的纺织品数码印花图像高倍放大算法研究

摘要

基于数码印花技术的软家装产业服务平台以支持软家装个性化定制为主要特色，并支持客户上传个性化图像用于数码印花。由于客户上传的很多图像分辨率比较低，所以必须经过高倍放大处理后才能进行数码印花。而80％以上的数码印花图像都是由线条、模块等组成，这类数码印花图像对边缘锐利程度要求比较高，利用传统的图像放大方法高倍放大后不能很好地满足数码印花的这一要求。因此，对图像高倍放大进行研究具有十分重要的意义。
　　 本文简要回顾了图像放大的研究方向和研究现状，分析了图像放大原理，主要论述了调整B样条曲面用于数码印花图像高倍放大的算法与实现过程。论文的主要研究内容和研究成果包括以下四个方面：
　　 一、在分析了图像放大原理的基础上，提出了基于调整B样条插值曲面形状的图像高倍放大算法思路。研究了以下四种调整B样条曲面形状使其更加陡峭的方法：1)在B样条基函数里加入形状参数；2)移动B样条曲面的控制顶点；3)选择特定曲面与B样条曲面加权平均；4)在B样条矩阵表达式里加入张量参数。鉴于第四种方法易于编程实现、算法的复杂度相对较低的优点，本文最终选择此方法来调整B样条曲面的形状，用于数码印花风格的图像高倍放大。
　　 一、研究了加入张量参数的B样条插值曲面的求解方法，在VC++6.0平台下实现了图像高倍放大软件的开发，输入任一张量参数值和放大倍数，即可输出高倍放大后图像。将高倍放大结果与其他图像放大方法比较，实验结果表明，能够通过调整张量参数的取值控制放大后图像的锐利程度，基本达到了使放大后图像边缘比较锐利且整体较为清晰的目的。经过多次实验，确定了张量参数为0.50≤m<1.00时可较好地满足纺织品数码印花中的图像高倍放大要求。
　　 三、为了检验图像高倍放大效果，本文利用OpenGL开放式图形库编程实现了放大后图像的灰度曲面显示，并与其他图像放大方法放大后图像灰度曲面进行比较，结果表明，加入张量参数后可得到比较陡峭的B样条插值曲面，从而验证了本文算法的有效性。
　　 四、针对数码印花图像高倍放大后在x、y方向的交错处出现的锯齿问题，本文做了图像增强处理。实验表明，图像平滑加锐化处理能够有效解决这一问题，但是图像放大倍数与平滑模板的大小、中心值和锐化模板大小之间的数学关系仍需要进一步研究。
　　 本文图像高倍放大算法能够使印花图像高倍放大后尽可能保留图像清晰、边缘比较锐利的风格，初步满足了数码印花风格的图像高倍放大要求，同时使软家装个性化定制进一步完善。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 研究的目的及意义

1.2.1 研究的目的

1.2.1 研究的意义

1.3 图像放大研究概况

1.4 主要研究内容

1.5 论文的组织

第2章 图像放大原理分析和改进思路

2.1 数字图像概述

2.1.1 数字图像获取

2.1.2 灰度图像

2.2 图像放大原理分析

2.3 目前主要图像放大方法

2.3.1 最邻近插值法

2.3.2 线型插值法

2.3.3 双线性插值法

2.3.4 双立方插值法

2.3.5 三次样条插值法

2.3.6 Bézier插值法

2.3.7 B样条插值法

2.4 调整B样条曲面用于图像高倍放大算法思路

2.5 小结

第3章 B样条曲面形状调整

3.1 B样条基函数

3.1.1 B样条基函数的定义

3.1.2 B样条基函数的性质

3.2 B样条曲线

3.2.1 B样条曲线的表达式

3.2.2 B样条曲线的性质

3.2.3 三次B样条曲线

3.3 B样条曲面

3.3.1 B样条曲面的表达式

3.3.2 蒙面法生成B样条曲面

3.4 调整B样条曲面形状

3.4.1 加入形状参数

3.4.2 移动控制顶点

3.4.3 加权平均

3.4.4 加入张量参数

3.5 小结

第4章 基于调整带张量参数B样条的纺织品数码印花图像高倍放大算法

4.1 带张量参数的B样条曲线

4.1.1 带张量参数的B样条曲线表达式

4.1.2 反求带张量参数的B样条曲线的控制顶点

4.1.3 计算带张量参数的B样条插值曲线

4.2 带张量参数的B样条曲面

4.2.1 带张量参数的B样条曲面表达式

4.2.2 带张量参数的B样条曲面的性质

4.3 反求带张量参数B样条曲面的控制顶点

4.4 利用带张量参数B样条曲面进行图像高倍放大

4.4.1 VC++6.0简介

4.4.2 本文图像高倍放大算法逻辑流程图

4.4.3 高倍放大效果比较

4.5 放大后图像灰度曲面分析

4.5.1 灰度曲面显示

4.5.2 曲面显示算法逻辑流程图

4.5.3 曲面比较

4.6 放大后图像增强

4.6.1 图像平滑

4.6.1 图像锐化

4.6.3 增强效果分析

4.7 算例

4.8 小结

第5章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

附录一

致谢

攻读学位期间的研究成果