基于图像的纺织品解码
计算机视觉与模式识别
2021-01-05 v1
摘要
纺织织物由无数平行的纵向纱线（经纱）与横向纱线（纬纱）构成。普通织机可织造重复图案，而提花织机可不受重复限制地织造图案。经纱与纬纱在网格上交叉的图案定义于一个二值矩阵中。该二值矩阵可定义提花织物每个网格点上哪根经纱或纬纱位于上方。此过程可视为从图案到纺织品的编码。本工作中，我们提出一种解码方法，从已织造的纺织织物生成二值图案。我们无法仅基于图案训练集与观测织物图像训练深度神经网络来学习该过程。观测图像中的交叉点并未完全位于网格点上，因此在深度学习框架下难以建立织物图像与矩阵表示的图案之间的直接对应。为此，我们提出一种经由图案与图像中间表示来应用深度学习框架的方法。我们展示了如何将图案转换为中间表示，以及如何将输出重新转换为图案，并确认其有效性。实验中，我们确认通过对实际织物图像解码图案并重新织造，可获得 93% 正确率的图案。
引用
@article{arxiv.2101.00395,
title = {Image-based Textile Decoding},
author = {Siqiang Chen and Masahiro Toyoura and Takamasa Terada and Xiaoyang Mao and Gang Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.00395},
year = {2021}
}