应用小波分析的服装关节部位抗皱性评价

刘成霞, 刘 婷

(浙江理工大学 服装学院, 浙江 杭州 310018)

应用小波分析的服装关节部位抗皱性评价

刘成霞, 刘 婷

(浙江理工大学 服装学院, 浙江 杭州 310018)

为研究服装在实际着装过程中起皱的客观评价方法，以15块机织试样为研究对象，将其制作成试穿裤,进行实际着装起皱，然后对折皱图像进行主观评价，利用小波分析技术提取特征值，最后将小波特征值与主观评价及折皱回复角度进行对比研究。结果表明：小波分析的细节系数标准差与专家主观评价结果具有良好的一致性，可提取小波二层分解时水平方向的细节系数标准差作为取代主观评价的客观指标，以节约时间和成本；织物经向抗皱性对着装时服装抗折皱变形的贡献最大，斜向其次，纬向最小；采用折皱回复角表征织物抗皱能力时，建议增加斜向折皱回复角的测试，同时赋予经纬向不同的权重(经向大于纬向)，以提高测试结果与实际着装时的吻合度。

织物抗皱性； 实际着装； 折皱回复角； 小波分析； 主观评价

织物抗皱性是影响服装外观的重要因素，从上世纪开始，众多的纺织科技人员就对织物折皱的测试与评价方法进行了大量研究。

许多文献报道了相关研究结果，如利用radon变换和纹理分析对织物折皱进行客观评价[1]；用立体视觉系统和有限元重构织物的三维折皱[2]；利用灰度共生矩阵研究对织物折皱纹理的影响[3]；还有采用视频序列研究织物折皱回复角的动态变化规律[4]。刘成霞等提出了可同时测试织物多方向抗皱性的方法[5-6]，并构建了关节模拟装置来研究折皱[7]。

综上，目前抗皱性的研究大都集中在织物阶段，而服用织物的折皱主要来源于两大因素：一是穿着过程中的运动起皱；二是洗护过程中的揉搓起皱。二者机制完全不同，但现有研究大都针对后者，有关穿着运动起皱的研究甚少。从某种意义上来说，穿着起皱比洗涤起皱更为重要，对服装美观性的影响也更大，因此对其研究就显得格外重要。

本文以服装在穿着过程中引起的折皱为研究对象，利用小波分析探讨服装折皱的评价方法，以弥补现有研究大都局限于洗涤引起的织物折皱这一不足。

1 实验部分

1.1 试样选取

选取抗皱能力不同的15种常见纯色机织物，原料涉及棉、亚麻、丝、毛及化纤，且颜色、组织结构亦不相同，织物规格参数见表1。

1.2 织物抗皱性测试

根据GB/T 3819—1997《纺织品织物折痕回复性的测定 回复角法》，用YG541E型全自动激光织物折皱弹性仪测试试样的折皱回复角(WRA)，由于机织物的抗皱性具有明显的各向异性[8]，又具有高度对称性，使WRA随角度变化的同时，又以经(纬)纱为对称轴呈对称分布。所以只测0°～180°，且以15°为间隔，0°为经向，90°为纬向，此外由于0°和180°完全相同，因而只测0°～165°。

1.3 实验服的选取制作及试穿

裤子在人们的生活中占有十分重要的地位[9]，又是非常易起皱的服装，特别是膝关节部位，由于频繁的下蹲或弯曲，使膝盖后侧易产生较多折皱，从而严重影响整体平整度和美观性，由此，选取裤子作为实验服。实验条件为：温度(20±2)℃、相对湿度(65±3)%。试穿者为身高160 cm、腰围70 cm，A体型的年轻女性1名。

依据被试者体型，制作合体度适中的裤装样板。将所选织物按照所绘样板，统一参数进行裁剪、缝制和熨烫，且所有工艺均由同一名人员在同一台机器上完成。最后将熨平的裤子由试穿者试穿。着装起皱及折皱图像的获取步骤为：1)穿上裤子后，下蹲 5 min，坐在与小腿高度平齐的座位上5 min，站起来恢复5 min为1个循环，连续做2个循环。2)将裤子小心脱下，在自然光照条件下拍摄膝盖后面起皱最严重的部位，然后将该部位小心置于扫描仪上获取图像，扫描时在盖子下面四周放置小物品起支撑作用，以避免盖子对折皱形态造成影响。图1示出拍照和扫描的结果。对比图1(a)、(b)可知，拍照得到的图像易因光照不匀而对织物折皱造成影响，而扫描得到的图像则亮度较为均匀，因此统一采用扫描的方法获取图像，截取图像中起皱最严重的区域，裁剪成256像素×256像素。

1.4 起皱程度的主观评价

日常生活中，对实际着装时服装折皱的评价大都通过主观评价进行，而主观评价又有2种常用方法：分档评分法和秩位评定法，由于这2种方法各具优缺点，因此，本文将综合运用分档评分法和秩位评定法对织物折皱进行主观评价，以使研究结果更具全面性和说服力。

具体步骤为：采用5点赋义法对着装后膝盖后侧的起皱效果进行主观评价。非常严重：1分；较重：2分；一般：3分；较轻：4分；非常轻：5分。为使评分更精确，将结果保留1位小数。取2条裤腿评分的均值作为最终得分，结果仍保留1位小数。为克服个体评价的不稳定性，采用群体评价。专家组均来自纺织服装企业、判断准确可靠的质检或检验部，且从事该工作10 a以上，其中女性5人，男性5人，年龄为 40～60岁。

主观评价的理想情况是将真实的样品呈现给观察者，但织物变形随时间推移不断发生变化，因此只能将起皱织物在统一的时间内进行拍照或扫描记录其折皱程度，再由专家对其进行判断。为减小光照不匀对评价结果的影响，统一采取扫描的方式，即专家的评价对象是扫描的折皱图像。

评价过程为：将扫描得到的裤子膝盖部位图像共30张(每条裤子有2张膝盖部位的折皱图像)，分别保存于实验室中的10台电脑中(间距较大，以防观察者受周围评价结果的影响)，以2种格式保存：一种是每张图像单独存为JPG格式，另一种是用一个5列6行的Word表格存放，前者供观察者仔细查看细节，后者用来对比图像之间折皱的差异。主观评价开始前，请观察者提前15 min进入实验室，以熟悉评判要求和规则，如要评价的织物特点、评价等级以及面料种类等。

要求观察者在同一时间内对折皱图像进行评分。为减少个体操作差异对评价结果的影响，要求先用Word表格里的图像进行总体了解，并初步评分，然后用JPG文件进行分数修正，最后再对Word文件中的图像进行分数确认。取2条裤腿起皱的平均分作为该织物的得分。10名专家对15块织物的主观评价结果是否具有说服力，需要进行一致性检验。采用完全秩评定的Kendall协和系数进行，公式为

式中：W为Kendall完全秩评定协和系数，取值在0到1之间，W=0表明完全不相关，W=1表明完全相关；Rj表示每个观察对象的实际秩和；k=10；n=15。经运算W=0.937，在α=0.05的水平下显著相关。所以10名专家的主观评价具有良好的一致性。取10名专家对每条裤子打分的平均值作为最终得分，分值越小，说明起皱越严重。

1.5 基于小波分析的折皱图像特征提取

享有数学显微镜美称的小波分析能有效地提取信息，非常适用于提取和分析由低频、高频及中高频3类信号迭加而成的织物折皱信息。图2示出小波分析的基本原理。

图像f(x,y)经一层分解，被分成4幅子图像：CA近似系数，代表水平和垂直方向的低频成分；CH1代表水平方向的高频和垂直方向的低频成分；CV1代表垂直方向的高频和水平方向的低频成分；CD1代表垂直和水平2个方向的高频成分。CA又可继续进行分解。图2(d)示出折皱图像经二层分解后的图像。织物折皱程度的高低可通过小波标准差来反映，采用不同分解尺度的3个细节系数标准差作为折皱特征，含义如下：Hi为水平细节系数CH1的标准差；Vi为垂直细节系数CV1的标准差；Di为斜向细节系数CD1的标准差；i为小波分解层数，i=4。

由于Haar具有的方波形状与机织物或针织物的织纹结构具有相似性[10]，因此选择Haar小波。

2 结果与讨论

2.1 细节系数标准差与专家主观评分的关系

图3示出细节系数标准差与专家评分之间的相关系数。由图可知二者呈高度负相关，即越平整的织物，主观评分越高，小波分析的细节系数标准差越小，但小波分解的层数不同，对应的相关系数也不同。

一层分解时，3个方向的细节系数标准差与主观评分的相关系数差距很大；随分解层数的增加，相关系数的差异逐渐缩小。在二层分解时，3个方向的相关系数均达到最大值。之后又开始减小。

矩形框的重心可清晰表明其变化规律，重心高度呈先增后减的趋势，在二层分解时，达到最高，此时3个标准差与主观评分间的相关系数最大，之后逐渐降低；而矩形框的长度则说明了3个方向相关系数的差值，其变化规律是一层分解时最大，后来逐渐减小，分解到第4层时达到最小。

综上，小波分析能反映织物折皱程度，对折皱图像进行不同尺度的小波分解时，与主观评分相关性最好的是小波二层分解时的水平细节系数标准差H2，且每个分解尺度下，与主观评分相关性最高的均为水平细节系数标准差。

2.2 细节系数标准差与折皱回复角的关系

图4示出15块不同原料的织物在不同分解尺度下的细节系数标准差与不同角度下折皱回复角的相关系数。

小波一层分解时，3条折线距离较远，与WRA的相关性从大到小依次是：H1、D1和V1。且H1的折线具有较明显的以90°为最低点的对称分布特点，织物经向和斜向(45°和135°附近)的H1与WRA的相关系数明显大于纬向(90°)。

小波二层分解时，3条折线的距离逐渐变小，即D2和V2与折皱回复角的相关系数比一层分解有了较大提高。3个方向的标准差与WRA的相关系数由大到小仍然是：H2、D2和V2。此外，相关系数折线也接近对称分布，且经向和斜向的细节系数标准差与WRA的相关系数明显大于纬向。

小波三、四层分解时，相关系数折线呈现的规律性较差。小波三层分解时，D3和H3的距离进一步缩小，有交叉现象，同时H3和D3折线还保持一定的对称特点；小波四层分解时，3条折线进一步相交，且H4和D4与WRA的相关系数继续降低。3条折线图没有明显的对称分布特征。

综上，小波一、二层分解时，3个方向的标准差与WRA的相关系数由大到小依次是：H、D和V，且H与织物经向和斜向WRA的相关性大于纬向，2个方面都表明织物折皱具有明显的水平和斜向特征。可解释为：实际着装产生的折痕方向最多的是水平方向(相当于测试织物0°，即经向)，其次为斜向(相当于测试织物45°或135°)(见图1)，没有纵向折痕。简言之，织物经向抗皱能力对实际着装时服装抗折皱变形的贡献最大，其次是斜向，纬向最小。

3 结 论

以15块机织试样为研究对象，对其进行折皱回复性实验，并制作成试穿裤进行实际着装起皱，通过扫描得到折皱图像，进而对其折皱程度进行专家主观评价，以及利用小波分析进行客观评价，提取了不同分解层数下的细节系数标准差，经过研究，得出如下结论。

1)小波分析的细节系数标准差与专家主观评价结果具有良好的一致性，即小波分析可用来对实际着装引起的织物折皱程度进行客观评价。且不同分解尺度下，水平方向的细节系数标准差H与主观评分的相关性好于斜向细节系数标注差D和垂直方向细节系数标准差V，其中相关系数最高的是小波二层分解时水平方向的细节系数标准差H2，因此，可提取H2作为取代主观评价的客观指标，以节约主观评价时的时间和成本。

2)利用小波分析评价织物折皱时，最佳分解尺度为2，此时3个方向的细节系数标准差与折皱回复角WRA的相关性都达到最好，且水平方向最高，斜向其次，垂直方向最低；从织物角度来看，0°的折皱回复角与细节系数标准差的相关性最好，其次是斜向，90°最差。建议在用折皱回复角表征织物抗皱性时，增加斜向折皱回复角的测试，并赋予经纬向不同的权重(经向>纬向)，以提高测试结果与实际着装时的吻合度。

FZXB

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Objective evaluation on wrinkling of garment joints based on wavelet analysis

LIU Chengxia, LIU Ting

(SchoolofFashionDesign&Engineering,ZhejiangSci-TechUniversity,Hangzhou,Zhejiang310018,China)

To study the objective evaluation of garment wrinkling during actual wear, 15 woven fabric samples were chosen to make into pants for conducting actual wear, then the wrinkled images were subjected to subjective evaluation, and detailed coefficient standard deviations were extracted based on the wavelet analysis technology, which were compared with the subjective evaluation and wrinkle recovery angle. The results show that good agreement exists between detailed coefficient standard deviations of the wavelet analysis and the subjective evaluation. Standard deviation of detail coefficient at two level wavelet decomposition can be extracted as an objective index to replace subjective evaluation to save time and cost. Fabric wrinkling in the warp contributes most to wrinkling during wear, with the bias the second and weft the least. Hence, when the wrinkle recovery angle is used, it is suggested that wrinkle recovery angle in the bias should be added, and different weights should be given to the warp and weft direction so as to raise the agreement of the results and actual wear.

fabric wrinkling; actual wear; wrinkle recovery angle; wavelet analysis; subjective evaluation

10.13475/j.fzxb.20151102106

2015-11-06

2016-08-20

国家自然科学基金项目(51405446)；浙江省公益性技术应用项目(2014C31052)；浙江理工大学521人才支持计划项目(11110232241517)；浙江理工大学科研启动基金项目(15072096-Y)；浙江理工大学研究生创新研究项目(YCX14015)

刘成霞(1975—)，女，副教授，博士。主要研究方向为纺织品检测技术。E-mail:glorior_liu@hotmail.com。

TS 941.2

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