在服装工业的许多场合，II}J常需要对衣服的尺寸进行自动测量。例如，在衣服的防缩水特性试验中，需要对经反复洗涤后的衣服进行测量，以得到衣服的缩水特性。然而，在服装制造中，衣服的制造量往往很大，如果用人工的方法检测衣服的尺寸，将不可避免地面临检测人员的疲劳度高、检测速度慢以及检测成本高的缺陷。因此，合理高效的自动检测手段显得尤为重要。在近儿年的工业制造中，计算机视觉技术i1，在广泛地替代人的视觉，特别是体现在降低疲劳、提高效率和连贯性，降低检测成本等方面。计算机视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的二维世界的识别。严格地说是对观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征等的理解}‘]。本研究是将计算机视觉技术应用于衣服尺寸自动测量的一个尝试。以CCD摄像头、图像采集卡以及微机为卞体形成了适用于衣服尺寸测定的计算机视觉系统，为衣服的防缩水特性等研究工作提供了一种全新、高效的工具。
在衣服图像的获取过程中，II}J常会因为各种噪声的十扰而使图像的质量下降，有时甚至模糊不清，从而使图像不利于后续的处理工作。同时由于衣服不同区域的灰度值可能会不同，也不利于后续的衣服边缘检测，因此，有必要对图像进行预处理。
为了良好地保留衣服图像的边缘信息，我们首先用中值滤波的方法对图像进行去噪处理。中值滤波的原理是:用一个窗日W在图像上扫描，把窗日内所包含的图像像素按灰度级升(或降)序排列起来，取灰度值居中的像素为窗日中心像素的灰度。中值滤波可用以下公式表示:
了‘(x，>' )=M edian {了(//1,-/f /1,-/)，(k, L) E 1X}}
///.,“=0, 1, 2,.，511(1)
为了进一步提高图像的质量，我们采用谢维信等人}“]提出的方法对图像进行模糊增强。这种方法将每个像素点的灰度值映射到模糊域中并形成模糊矩阵。设像素点的灰度值为Z产，则模糊矩阵中的隶属度函数取为。=。(z)=L ,1, - 1上式中L为图像中的{zd0}灰度级。模糊增强的实质是对N进行非线性变换，其变换方式如下:
N‘=T(N,)=T(T,-(N,))，r=1, 2,.(3)其中，林毛肠毛O，︸肠22( 1一N )-, N} G N } } 1防
lT通常，迭代次数:可取为2或30{zh1}对N } }}进行逆变换便可以得到增后的图像。3. 2衣服图像的边缘检测
因为我们的测量是针对衣服的边界所进行的，所以我们需要对预处理后的图像进行边缘检测，以提取出衣服的边界。这!.我们采用Sobel算了}3]进行图像的边缘检测，{zh1}形成边缘图像。这是一幅一值图像，边缘点的灰度值为255，其他点的灰度值为Oo3. 3节点定位与尺寸测量
在得到衣服的边缘图像后，我们便可进行尺寸测量了。由于放置在衣服检测台上的衣服是由人工形式
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为了良好地保留衣服图像的边缘信息，我们首先用中值滤波的方法对图像进行去噪处理。中值滤波的原理是:用一个窗日W在图像上扫描，把窗日内所包含的图像像素按灰度级升(或降)序排列起来，取灰度值居中的像素为窗日中心像素的灰度。中值滤波可用以下公式表示:
了‘(x，>' )=M edian {了(//1,-/f /1,-/)，(k, L) E 1X}}
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为了进一步提高图像的质量，我们采用谢维信等人}“]提出的方法对图像进行模糊增强。这种方法将每个像素点的灰度值映射到模糊域中并形成模糊矩阵。设像素点的灰度值为Z产，则模糊矩阵中的隶属度函数取为。=。(z)=L ,1, - 1上式中L为图像中的{zd0}灰度级。模糊增强的实质是对N进行非线性变换，其变换方式如下:
N‘=T(N,)=T(T,-(N,))，r=1, 2,.(3)其中，林毛肠毛O，︸肠22( 1一N )-, N} G N } } 1防
lT通常，迭代次数:可取为2或30{zh1}对N } }}进行逆变换便可以得到增后的图像。3. 2衣服图像的边缘检测
因为我们的测量是针对衣服的边界所进行的，所以我们需要对预处理后的图像进行边缘检测，以提取出衣服的边界。这!.我们采用Sobel算了}3]进行图像的边缘检测，{zh1}形成边缘图像。这是一幅一值图像，边缘点的灰度值为255，其他点的灰度值为Oo3. 3节点定位与尺寸测量
在得到衣服的边缘图像后，我们便可进行尺寸测量了。由于放置在衣服检测台上的衣服是由人工形式
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