CN108280861B - 一种图片进行智能查找循环处理的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图片进行智能查找循环处理的方法，包括图片是否有循环的识别、校正处理、纹理识别处理、循环块相似度的计算、瓦片式切割、边缘的吻合计算处理、图像亮度均匀处理、图像分色平滑处理以及效率的问题即可实现纹理循环。本发明是为解决3D市场的面料素材问题，主要是解决解决了两方面的问题，一是3D模型贴图生成问题，纹理循环是实现解决的面料生成贴图时，人工处理耗时且资源浪费的问题；二是3D展示问题，对于3D引擎实现3D展示时经常因为贴图过大造成加载时间长、切换慢、加载过大贴图奔溃等问题，而纹理循环的实现解决这所有的3D展示关于贴图过大造成的展示效果和用户体验问题。

Description

一种图片进行智能查找循环处理的方法

技术领域

本发明涉及一种循环处理的方法，具体为一种图片进行智能查找循环处理的方法，属于3D服装应用技术领域。

背景技术

目前存在的实现同类技术的是一款材质工具，可根据源图创建高品质的无缝纹理图片；而其目前存在的不足是对有序图片的处理(即明显的循环纹理图片)，该材质工具对明显的循环图片找到的循环块不准确，无法做到无缝的四方连续拼接，并且该材质工具没有提供对外的调用接口，只是一款纯工具软件，无法实现与其他3D软件的交互，存在其扩展的局限性；因此，针对上述问题提出一种图片进行智能查找循环处理的方法。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种图片进行智能查找循环处理的方法，是对面料贴图进行智能查找循环，找到面料中的循环部分，提供给3D建模软件作为模型的贴图使用。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种图片进行智能查找循环处理的方法，包括以下步骤：

步骤A、加载一张图片，首先对该图进行是否为有序图的判断；

步骤B、若源图是一张有序图，则对该图进行缩放处理，接下来根据用户给出的是否对图片进行校正、色差处理判断；

1)、当不需要进行校正、色差处理时，对图片进行纹理识别处理；

2)、当需要进行校正、色差处理时，对图片进行校正处理以及色差处理后进行纹理识别处理；

步骤C、纹理识别处理后，确定好循环种子的大小后，进行循环块相似度的计算，找到最优的循环种子后，最后对其进行边缘的吻合计算处理；

步骤D、若源图是一张无序图，根据用户给出的是否色差处理进行判断；

1)、当不需要进行色差处理时，进行瓦片式切割处理；

2)、当需要进行色差处理，对图片进行色差处理之后进行瓦片式切割处理；

步骤E、瓦片式切割处理后，在不改变基本纹理的前提下，将原图切割，对其进行纹理匹配处理，得到一块循环种子块对其进行边缘的吻合计算处理；

步骤F、最后将得到的所有处理数据映射到原图中，截取出循环种子块，使其能够实现四方连续无缝拼接，处理后的循环块为该图片的循环种子；最后对处理后得到的单元块进行四方连续拼接，得到拼接后无明显循环的四方拼接图片。

优选的，所述步骤B还包括图片是否有循环的识别处理：主要是考虑到面料纹理图案的多样化，不一定每张图片存在纹理的循环，故程序需要判断源图是否存在循环，以采用不同的方式进行处理；

所述校正处理：包含两种校正，分别是垂直校正和偏差校正；垂直校正是对整体倾斜的图片进行校正，使其能够纹理垂直便于拼接，当纹理倾斜需要垂直校正，将纹纹理延伸一定的长度后，对整体纹理进行一定角度的旋转，得到垂直的纹理图；偏差校正是基于面料的纹理被拉伸，造成上下左右纹理不均的情况，当纹理需要偏差校正时，先判断纹理的均匀部分作为正常的纹理，将剩下的不均匀部分以均匀面料部分作为模板对图片的像素做一定的调整。垂直校正与偏差校正是对不规整的图片先做预处理，使得不规整的图片成为规整图片，大大提高了循环种子的大小位置的准确性，保证的循环种子四方连续拼接的效果。

优选的，所述步骤C中的纹理识别处理：是纹理循环的核心部分，是循环种子块大小的确定，该处理方法对整个面料从左到右做图片像素列比对，在X轴上对每一个像素列形成正态分布，取高峰为循环种子块的长度；而循环种子块的宽度的确定也采用同样方法；最终确定好循环种子块的大小；

所述循环块相似度的计算：纹理识别处理已确定了循环种子块的大小，接着需要确定图片中哪一块是真正的种子块，需要用到相似度的计算，相似度的计算通过彩色像素的比对，计算出选择的两个循环块之间的相似度值，找到相似度值最高的，作为循环种子块。

优选的，所述步骤D中的瓦片式切割：是针对无序图做的处理，先将图片根据瓦片式结构进行切割，切割成一些小块的瓦片，再通过边缘纹理的匹配，进行组合，得到种子块。

优选的，所述步骤E中的边缘的吻合计算处理：是针对循环块拼接时出现细微的不吻合问题做处理，主要是对边缘三个像素上下进行调整，并进行模糊处理使其在肉眼中无法察觉到。

优选的，所述步骤F还包括图像亮度均匀处理：图片在拍摄时可能因为光线不同，照成图像亮度不均，在拼接时可能会因为亮度不均照成明显拼接缝隙，故需要对找到的循环块进行亮度均匀处理；具体是将原图经过处理得到一张亮度相对均匀的灰度图，并转换为hsv图A，再将原图转换为hsv图B，而图A是一张每个像素色调(h)和饱和度(v)都为0的图片，最后遍历每个像素，将图B的色调和饱和度赋值给图A，最终得到一张颜色与原图相同但是亮度较均匀的结果图；

图像分色平滑处理：是针对图片中有底色和图案色，两者之间颜色差距大，并且整张图片存在光照色差，故需要做分色平滑，颜色平滑是分色进行亮度平滑，不影响底色与图案色的边缘部分，只需先找到分色边缘，区分出底色与图案色，分别对底色与图案色进行亮度平滑即可；

效率处理：由于图片大小不一，且对于图片校正，色差、纹理识别等多次对图片进行操作，会照成处理时间长，为解决效率问题，在图片进行处理时，先对图片进行缩放处理，将加载后的图片缩小为512x512大小，对缩放后的图片进行各种处理，最后将确定后位置大小映射到原图上。

优选的，所述步骤B中的缩放处理：采用缩放处理，以一定的比例尺寸映射到原图的方式，减少图片处理量大的问题，大大减少图片的处理时间，提高纹理循环的效率。

本发明的有益效果是：本发明是为解决3D市场的面料素材问题，主要是解决解决了两方面的问题，一是3D模型贴图生成问题，纹理循环是实现解决的面料生成贴图时，人工处理耗时且资源浪费的问题；二是3D展示问题，对于3D引擎实现3D展示时经常因为贴图过大造成加载时间长、切换慢、加载过大贴图奔溃等问题，而纹理循环的实现解决这所有的3D展示关于贴图过大造成的展示效果和用户体验问题，有良好的经济效益和社会效益，适合推广使用。

附图说明

图1为本发明流程结构示意图。

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。

请参阅图1所示，一种图片进行智能查找循环处理的方法，包括以下步骤：

步骤A、加载一张图片，首先对该图进行是否为有序图的判断；

步骤B、若源图是一张有序图，则对该图进行缩放处理，接下来根据用户给出的是否对图片进行校正、色差处理判断；

1)、当不需要进行校正、色差处理时，对图片进行纹理识别处理；

2)、当需要进行校正、色差处理时，对图片进行校正处理以及色差处理后进行纹理识别处理；

步骤C、纹理识别处理后，确定好循环种子的大小后，进行循环块相似度的计算，找到最优的循环种子后，最后对其进行边缘的吻合计算处理；

步骤D、若源图是一张无序图，根据用户给出的是否色差处理进行判断；

1)、当不需要进行色差处理时，进行瓦片式切割处理；

2)、当需要进行色差处理，对图片进行色差处理之后进行瓦片式切割处理；

步骤E、瓦片式切割处理后，在不改变基本纹理的前提下，将原图切割，对其进行纹理匹配处理，得到一块循环种子块对其进行边缘的吻合计算处理；

步骤F、最后将得到的所有处理数据映射到原图中，截取出循环种子块，使其能够实现四方连续无缝拼接，处理后的循环块为该图片的循环种子；最后对处理后得到的单元块进行四方连续拼接，得到拼接后无明显循环的四方拼接图片。

所述步骤B还包括图片是否有循环的识别处理：主要是考虑到面料纹理图案的多样化，不一定每张图片存在纹理的循环，故程序需要判断源图是否存在循环，以采用不同的方式进行处理；

所述校正处理：包含两种校正，分别是垂直校正和偏差校正；垂直校正是对整体倾斜的图片进行校正，使其能够纹理垂直便于拼接，当纹理倾斜需要垂直校正，将纹纹理延伸一定的长度后，对整体纹理进行一定角度的旋转，得到垂直的纹理图；偏差校正是基于面料的纹理被拉伸，造成上下左右纹理不均的情况，当纹理需要偏差校正时，先判断纹理的均匀部分作为正常的纹理，将剩下的不均匀部分以均匀面料部分作为模板对图片的像素做一定的调整。垂直校正与偏差校正是对不规整的图片先做预处理，使得不规整的图片成为规整图片，大大提高了循环种子的大小位置的准确性，保证的循环种子四方连续拼接的效果。

所述步骤C中的纹理识别处理：是纹理循环的核心部分，是确定循环种子块大小的确定，该处理方法对整个面料从左到右做图片像素列做比对，在X轴上对每一个像素列形成正态分布，取高峰为循环种子块的长度；而循环种子块的宽度的确定也采用同样方法；最终确定好循环种子块的大小；

所述循环块相似度的计算：纹理识别处理已确定了循环种子块的大小，接着需要确定图片中哪一块是真正的种子块，需要用到相似度的计算，相似度的计算通过彩色像素的比对，计算出选择的两个循环块之间的相似度值，找到相似度值最高的，作为循环种子块。

所述步骤D中的瓦片式切割：是针对无序图做的处理，先将图片根据瓦片式结构进行切割，切割成一些小块的瓦片，再通过边缘纹理的匹配，进行组合，得到种子块。

所述步骤E中的边缘的吻合计算处理：是针对循环块拼接时出现细微的不吻合问题做处理，主要是对边缘三个像素上下进行调整，并进行模糊处理使其在肉眼中无法察觉到。

所述步骤F中的图像亮度均匀处理：图片在拍摄时可能因为光线不同，照成图像亮度不均，在拼接时可能会因为亮度不均照成明显拼接缝隙，故需要对找到的循环块进行亮度均匀处理；具体是将原图经过处理得到一张亮度相对均匀的灰度图，并转换为hsv图A，再将原图转换为hsv图B，而图A是一张每个像素色调(h)和饱和度(v)都为0的图片，最后遍历每个像素，将图B的色调和饱和度赋值给图A，最终得到一张颜色与原图相同但是亮度较均匀的结果图；

图像分色平滑处理：是针对图片中有底色和图案色，两者之间颜色差距大，并且整张图片存在光照色差，故需要做分色平滑，颜色平滑是分色进行亮度平滑，不影响底色与图案色的边缘部分，只需先找到分色边缘，区分出底色与图案色，分别对底色与图案色进行亮度平滑即可；

效率处理：由于图片大小不一，且对于图片校正，色差、纹理识别等多次对图片进行操作，会照成处理时间长，为解决效率问题，在图片进行处理时，先对图片进行缩放处理，将加载后的图片缩小为512x512大小，对缩放后的图片进行各种处理，最后将确定后位置大小映射到原图上。

所述步骤B中的缩放处理：采用缩放处理，以一定的比例尺寸映射到原图的方式，减少图片处理量大的问题，大大减少图片的处理时间，提高纹理循环的效率。

本发明在使用时，加载一张图片，首先对该图进行是否有循环的识别处理，若源图是一张有序图，则对该图进行缩放处理，接下来根据用户给出的是否对图片进行校正、色差处理，进行一定的处理，再对图片进行纹理识别处理，确定好循环种子的大小后，进行循环块相似度的计算，找到最优的循环种子后，最后对其进行边缘的吻合计算处理，最后将得到的所有处理数据映射到原图中，截取出循环种子块，使其能够实现四方连续无缝拼接，处理后的循环块为该图片的循环种子。若源图是一张无序图，根据用户给出的是否色差处理进行一定的处理，再通过瓦片式切割处理，将原图切割(不改变基本纹理)，对其进行纹理匹配处理，得到一块循环种子块对其进行边缘的吻合计算处理，最后对处理后得到的单元块进行四方连续拼接，得到拼接后无明显循环的四方拼接图片；采用缩放处理，以一定的比例尺寸映射到原图的方式，减少的图片太大处理量大的问题，大大减少的图片的处理时间，提高的纹理循环的效率；垂直校正与偏差校正是对不规整的图片先做预处理，使得不规整的图片成为规整图片，大大提高了循环种子的大小位置的准确性，保证的循环种子四方连续拼接的效果。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种图片进行智能查找循环处理的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤A、加载一张图片，首先对该图进行是否为有序图的判断；

步骤B、若源图是一张有序图，则对该图进行缩放处理，接下来根据用户给出的是否对图片进行校正、色差处理判断；

1)、当不需要进行校正、色差处理时，对图片进行纹理识别处理；

2)、当需要进行校正、色差处理时，对图片进行校正处理以及色差处理后进行纹理识别处理；

步骤C、纹理识别处理后，确定好循环种子的大小后，进行循环块相似度的计算，找到最优的循环种子后，最后对其进行边缘的吻合计算处理；

步骤D、若源图是一张无序图，根据用户给出的是否色差处理进行判断；

1)、当不需要进行色差处理时，进行瓦片式切割处理；

2)、当需要进行色差处理，对图片进行色差处理之后进行瓦片式切割处理；

步骤E、瓦片式切割处理后，在不改变基本纹理的前提下，将原图切割，对其进行纹理匹配处理，得到一块循环种子块对其进行边缘的吻合计算处理；

步骤F、最后将得到的所有处理数据映射到原图中，截取出循环种子块，使其能够实现四方连续无缝拼接，处理后的循环块为该图片的循环种子；最后对处理后得到的单元块进行四方连续拼接，得到拼接后无明显循环的四方拼接图片。

2.根据权利要求1所述的一种图片进行智能查找循环处理的方法，其特征在于：所述步骤B还包括图片是否有循环的识别处理：主要是考虑到面料纹理图案的多样化，不一定每张图片存在纹理的循环，故程序需要判断源图是否存在循环，以采用不同的方式进行处理；

所述校正处理：包含两种校正，分别是垂直校正和偏差校正；垂直校正是对整体倾斜的图片进行校正，使其能够纹理垂直便于拼接，当纹理倾斜需要垂直校正，将纹纹理延伸一定的长度后，对整体纹理进行一定角度的旋转，得到垂直的纹理图；偏差校正是基于面料的纹理被拉伸，造成上下左右纹理不均的情况，当纹理需要偏差校正时，先判断纹理的均匀部分作为正常的纹理，将剩下的不均匀部分以均匀面料部分作为模板对图片的像素做一定的调整。

3.根据权利要求1所述的一种图片进行智能查找循环处理的方法，其特征在于：所述步骤C中的纹理识别处理：是纹理循环的核心部分，是循环种子块大小的确定，该处理方法对整个面料从左到右做图片像素列比对，在X轴上对每一个像素列形成正态分布，取高峰为循环种子块的长度；而循环种子块的宽度的确定也采用同样方法；最终确定好循环种子块的大小；

所述循环块相似度的计算：纹理识别处理已确定了循环种子块的大小，接着需要确定图片中哪一块是真正的种子块，需要用到相似度的计算，相似度的计算通过彩色像素的比对，计算出选择的两个循环块之间的相似度值，找到相似度值最高的，作为循环种子块。

4.根据权利要求1所述的一种图片进行智能查找循环处理的方法，其特征在于：所述步骤D中的瓦片式切割：是针对无序图做的处理，先将图片根据瓦片式结构进行切割，切割成一些小块的瓦片，再通过边缘纹理的匹配，进行组合，得到种子块。

5.根据权利要求1所述的一种图片进行智能查找循环处理的方法，其特征在于：所述步骤F还包括图像亮度均匀处理：图片在拍摄时可能因为光线不同，照成图像亮度不均，在拼接时可能会因为亮度不均照成明显拼接缝隙，故需要对找到的循环块进行亮度均匀处理；具体是将原图经过处理得到一张亮度相对均匀的灰度图，并转换为hsv图A，再将原图转换为hsv图B，而图A是一张每个像素色调和饱和度都为0的图片，最后遍历每个像素，将图B的色调和饱和度赋值给图A，最终得到一张颜色与原图相同但是亮度较均匀的结果图；

图像分色平滑处理：是针对图片中有底色和图案色，两者之间颜色差距大，并且整张图片存在光照色差，故需要做分色平滑，颜色平滑是分色进行亮度平滑，不影响底色与图案色的边缘部分，只需先找到分色边缘，区分出底色与图案色，分别对底色与图案色进行亮度平滑即可；

效率处理：由于图片大小不一，且对于图片校正，色差、纹理识别等多次对图片进行操作，会照成处理时间长，为解决效率问题，在图片进行处理时，先对图片进行缩放处理，将加载后的图片缩小为512x512大小，对缩放后的图片进行各种处理，最后将确定后位置大小映射到原图上。

6.根据权利要求1所述的一种图片进行智能查找循环处理的方法，其特征在于：所述步骤B中的缩放处理：采用缩放处理，以一定的比例尺寸映射到原图的方式，减少图片处理量大的问题，大大减少图片的处理时间，提高纹理循环的效率。

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