纺织纹理图像的分割与着色的中期报告.docx

纺织纹理图像的分割与着色的中期报告 针对纺织纹理图像的分割与着色问题，我们进行了相关研究，并进行了中期报告。以下是我们的研究进展和成果： 1. 数据集构建：为了研究纺织纹理图像的分割与着色问题，我们搜集了多个数据集，并构建了一个新的数据集。该数据集包含了1000张纺织纹理图像，其中500张用于训练，200张用于验证和200张用于测试。对于每张图像，我们标注了纹理的区域和颜色。 2. 分割算法：我们采用了基于卷积神经网络（CNN）的分割算法。我们使用了U-Net和FCN两种常用的CNN网络结构，并对其进行了改进。我们使用了预训练的模型并进行了微调，以提高分割的准确率。在测试集上，我们的算法可以达到85%的分割准确率。 3. 着色算法：我们针对纹理图像的着色问题，采用了类似于颜色传递法的算法。我们首先将输入图像转换为灰度图像，然后对其进行分割和着色。对于每个纹理区域，我们从训练集中搜索最相似的颜色样本，并将其传递到测试集中的对应区域。我们还使用了颜色平均和拉普拉斯金字塔等技术，以进一步提高着色的质量。 4. 实验结果：我们在我们构建的数据集上进行了实验，并比较了我们的算法与其他现有的分割和着色算法。实验结果表明，我们的算法在分割和着色两个方面都具有很高的准确率和效果。 总的来说，我们在纺织纹理图像的分割和着色问题上已经取得了一定的进展，并且我们的算法在实验中取得了很好的效果。我们将继续进行研究，以进一步提高算法的性能和应用范围。