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公开(公告)号：CN118823155B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410830574.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供基于深度学习的针织花样色码生成优化方法和装置。本发明进行了以下关键优化以提升性能：对RefinerNet细化预处理网络进行多级特征融合，提升对复杂纹理的识别能力；将Img2Prog网络与PANet集成，实现多层次信息复用，并用SPD卷积替换传统下采样方法，有效减少结构信息丢失；在残差结构中引入CBAM注意力机制，优化Resblock结构，提高低频色码生成精度。通过对改进算法的一系列定量评估与定性分析实验，改进后的算法拥有更好的准确性。这些优化不仅提高了设计效率，还确保了图案的高质量和可编织性，满足了现代纺织行业对快速响应市场变化的需求。
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公开(公告)号：CN118823155A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410830574.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供基于深度学习的针织花样色码生成优化方法和装置。本发明进行了以下关键优化以提升性能：对RefinerNet细化预处理网络进行多级特征融合，提升对复杂纹理的识别能力；将Img2Prog网络与PANet集成，实现多层次信息复用，并用SPD卷积替换传统下采样方法，有效减少结构信息丢失；在残差结构中引入CBAM注意力机制，优化Resblock结构，提高低频色码生成精度。通过对改进算法的一系列定量评估与定性分析实验，改进后的算法拥有更好的准确性。这些优化不仅提高了设计效率，还确保了图案的高质量和可编织性，满足了现代纺织行业对快速响应市场变化的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119941815A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510037460.X
申请日：2025-01-09
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T7/41 , G06T7/194 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理特征加权校正的纱线照相测色方法及系统，属于计算机数字图像处理技术领域，包括：搭建照相测色系统；利用数码相机拍摄纱线样本数字图像；利用K‑means聚类算法对图像进行分割，精确分离纱线与背景区域；通过骨架化算法提取纱线的中心线；利用数码相机拍摄训练样本数字图像，并提取其每个色块的RGB值；基于训练样本构建光谱重建矩阵；通过光谱重建矩阵对纱线中心线区域内的各像素点光谱进行重建；依据色度学理论计算重建光谱对应的色度数据；最终结合纹理加权的方法，从而得到纱线颜色校正测量数据。本发明克服了现有照相测色方法忽略纹理特征对颜色测量结果的影响，使纱线的照相测色结果复合真实视觉感知。
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公开(公告)号：CN119963667A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510058250.9
申请日：2025-01-14
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明为一种基于颜色映射的织物高保真换色软打样方法和系统，包括：拍摄织物样本的数字图像；对织物样本图像进行颜色校正；利用图像分解技术将织物图像分解为卡通部分和纹理部分；利用mean‑shift聚类算法对卡通部分进行聚类分割，得到织物图像分色图；从分色图中选取待换色部分，将待换色图像与目标颜色图像转换为灰度图，计算其均值和标准差，根据均值和标准差调整待换色图像灰度通道；计算调整后的灰度图的灰度偏差，并扩展到三通道；计算目标颜色图像的RGB均值，并扩展到待换色图像大小，将扩展后的颜色均值加上灰度偏差得到分色图换色结果图像；合并所有分色图，得到最终的织物换色结果。本发明能够实现高保真换色效果。
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公开(公告)号：CN119963666A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510058249.6
申请日：2025-01-14
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明为一种基于图像分割的织物高保真换色软打样方法和系统，包括：拍摄织物样本的数字图像；对织物样本图像进行颜色校正；将织物图像分解为卡通部分和纹理部分；对卡通部分进行聚类分割，得到织物图像分色图；从分色图中选取待换色部分，将待换色图像与目标颜色图像分别转换到YIQ空间和CIELab空间，分别得到换色图P1和P2；将P1和P2转换到Lab空间，对P1和P2的L分量重建得到新的L分量；将新的L分量与P1的ab分量结合，并转换到RGB空间以生成分色图的换色结果；合并所有分色图，得到最终的织物换色结果。本发明能够有效降低织物纹理对分割的影响，并且在换色时，在保持颜色接近真实织物的同时，其纹理强弱也能与真实织物达到视觉感知一致。
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公开(公告)号：CN118674614B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410821690.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自然场景图像的调色板生成方法及系统。本发明创新性的提出了将人工调色板转换为更合理的标准调色板的方法，智能调色板生成方法以及调色板相似度评估模型。本发明的重要性体现在创新性的调色板生成方法，为服装行业带来商业竞争优势，促进设计创意的跨界融合。除了服装设计，自然图像调色板生成方法还可以应用于其他设计领域，如家居装饰、产品设计等，为这些领域的设计师提供新的创意来源。
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公开(公告)号：CN118674614A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410821690.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自然场景图像的调色板生成方法及系统。本发明创新性的提出了将人工调色板转换为更合理的标准调色板的方法，智能调色板生成方法以及调色板相似度评估模型。本发明的重要性体现在创新性的调色板生成方法，为服装行业带来商业竞争优势，促进设计创意的跨界融合。除了服装设计，自然图像调色板生成方法还可以应用于其他设计领域，如家居装饰、产品设计等，为这些领域的设计师提供新的创意来源。
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