We can only use color numbers, color values and design to describe the的简体中文翻译

We can only use color numbers, colo

We can only use color numbers, color values and design to describe the color pattern of printed fabrics, which is differentfrom woven fabrics with yarn disposition and texture as pattern determinants. Since most printed fabrics contain many differentpatterns nowadays, we need more than words and simple methods to describe the color patterns. The complication in patternidentification has made the analysis and comparison difficult and will have to be conducted manually. The automatic computercolor separating system for printed fabrics proposed in this paper uses unsupervised learning network to automatically separateprinted colors. The system first uses color scanner to pick the image of the printed fabrics and stores it as digital image.Then, it uses wavelet transformation to minify the fabric image to reduce the calculation load of color separation and alsoreserve the printing structure and color distribution of the
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我们只能使用色号,颜色值和设计来描述印花织物的颜色图案,这与以纱线配置和质地为图案决定因素的机织织物不同。由于当今大多数印花织物都包含许多不同的图案,因此我们需要用文字和简单的方法来描述颜色图案。模式识别的复杂性使分析和比较变得困难,必须手动进行。本文提出的计算机自动对色织物进行分色的系统采用无监督学习网络对色进行自动分色。该系统首先使用彩色扫描仪拾取印花织物的图像并将其存储为数字图像。然后,
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我们只能用颜色编号、颜色值和设计来描述印花织物的颜色图案,这不同于以纱线处理和纹理为图案决定因素的编织面料。由于现在大多数印刷面料都包含许多不同的图案,我们需要的不仅仅是文字和简单的方法来描述颜色图案。模式识别的复杂性使得分析和比较变得困难,必须手动进行。本文提出的印刷织物自动计算机色分离系统采用无人监督的学习网络自动分离打印颜色。系统首先使用彩色扫描仪来选取打印织物的图像,并存储为数字图像。然后,利用小波变换对织物图像进行分色,减少分色的计算负荷,并保留其印刷结构和颜色分布。
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印花织物的色彩图案与以纱线配置和织物纹理为图案决定因素的机织物不同,只能用色数、色值和图案来描述。由于现今大多数印花织物含有多种不同的图案,我们需要的不仅仅是文字和简单的方法来描述色彩图案。模式识别的复杂性使得分析和比较变得困难,而且必须手动进行。本文提出的印花织物计算机自动分色系统采用无监督学习网络来自动分色。该系统首先使用彩色扫描仪来提取印花织物的图像,并将其存储为数字图像图像。那么利用小波变换对织物图像进行细化,减少了分色的计算量,同时也为织物的印花结构和色彩分布提供了依据<br>
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