3D Visualisation of Woven Fabric Porosity

Abstract

Namen raziskave je bila analiza vpliva priprave tekstur za 3D vizualizacijo poroznosti tkanin, in sicer vrednotenje vpliva osvetlitve tkanine pri zajemu slik in način določanja praga histograma vzorcev za pripravo map poroznosti. Vpeljan je bil delokrog za vizualizacijo poroznih tekstilnih struktur, ki vključuje slikovne informacije in slikovno analizo teh za pridobivanje točnejših podatkov o porah. Izbrana je bila tkanina, iz katere so narejeni »rokavci«, ki so del gorenjske ljudske noše. Tkanina z izrazitimi znaki obrabe zaradi nošenja je bila izdelana v vezavi platno, z, glede velikosti in oblike, zelo neenakomernimi porami med osnovnimi in votkovnimi nitmi. Za čim bolj realistično 3D upodobitev je slikovna informacija o porah izjemno pomembna, zato je bil s procesom analize in 3D upodabljanja določen delokrog priprave teksture za vizualizacijo poroznosti tkanin. Tkanina je bila s fotografi ranjem zajeta pri sedmih različnih osvetlitvah. S pomočjo programa za slikovno analizo ImageJ so bile fotografi je analizirane s tremi različnimi postopki določanja praga histograma, in sicer z algoritmom Yen, z določanjem lokalnega minimuma med vrhovoma na histogramu vzorcev ter z ročnim (vizualnim) določanjem praga. Na ta način so bile ustvarjene različne slike, mape poroznosti, s katerimi je bila vizualizirana poroznost tkanine. Izvedena je bila slikovna analiza velikosti por, njihovega števila ter pokritosti površine s porami. Rezultati so pokazali odvisnost kakovosti slikovnih informacij tekstur od vrste in načina osvetljevanja, pri čemer je bila za pridobivanje informacij o poroznosti pomembna predvsem vrsta luči (razpršena luč, direktna luč) ter tudi število, postavitev in kombinacija luči. Poleg tega je bilo ugotovljeno, da je za 3D vizualizacijo analizirane tkanine z neenakomerno strukturo najustreznejša uporaba mape poroznosti, katere priprava vključuje metodo ročnega (vizualnega) določanja praga histograma.

Optical Assessment of Porosity Parameters in Transparent Woven Fabrics

“…For more detailed information about the area, shape, and volume of individual parts (pores), we can use image analysis to look at the frequency distribution of the values of parameters or describe another area of particles, which gives us information about: the determination of pores, shape descriptors, perimeters, their number, size, center of mass, concentration, etc. [ 12 , 18 , 26 , 27 ].…”

Modelling and Visualisation of the Optical Properties of Cloth

“…local point of a histogram, manual definition and Yen algorithm (which was selected on the basis of the image analysis among different ImageJ algorithms) [52].…”

“…The detection of specular areas was found to be significantly dependent on local and global threshold approach and Percentile algorithm was finally selected, as other algorithms resulted in threshold images that were unsuitable for further 3D visualisation [53]. Image analysis of detected porous and specular areas enabled the numerical evaluation of areas covered by pores and specular surfaces and the average size and the number of porous and specular areas.…”