1.一种基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，步骤如下：

第一步，采用图像法颜色测量仪器对全部色纺面料实物样本和全部单色纤维拍照并测量其颜色，获得每一个实物样本和单色纤维的颜色信息，建立色纺面料和单色纤维颜色信息数据库K1，数据库K1包含色纺面料的各单色纤维的种类和混合比例；将拍照获得的色纺面料图像建立色纺面料图像库K2；采用图像特征点检测算法提取每个色纺面料图像中的纹理信息和颜色信息并整合形成特征向量，所有色纺面料的特征向量形成色纺面料图像特征值数据库K3；

所述的颜色信息包括光谱反射率、L、a、b值、R、G、B值和X、Y、Z值；

第二步，将来样色纺面料进行拍照并测量其颜色，获得来样色纺面料的颜色信息，提取来样色纺面料图像的纹理信息和颜色信息并整合形成特征向量；

第三步，面料检索：

将来样色纺面料图像的特征向量与色纺面料图像特征值数据库K3中特征向量进行相似度计算，将相似度值最大的色纺面料与来样色纺面料进行色差计算，得到色差ΔE1，当ΔE1小于设定值T，则采用该面料中的纤维配比作为来样色纺面料的纤维配比；

第四步，光谱配色：

当ΔE1大于设定值T时，采用色纺面料与单色纤维间进行光谱配色或采用相似度值最大的色纺面料中调整单色纤维混合比例进行光谱配色；

所述的采用色纺面料与单色纤维间进行光谱配色，当ΔE1大于设定值T时，将相似度值最大的色纺面料的光谱反射率与单色纤维颜色信息库中的每个单色纤维的光谱反射率按不同比例进行混合配色，得到新的光谱反射率和新的Lab值，将新的Lab值与来样色纺面料的Lab值进行色差计算，得到色差ΔE2，当ΔE2小于设定值T，则选取相似度值最大的色纺面料和单色纤维的混合比例作为来样色纺面料的配色方案，即该色纺面料中原有单色纤维再加上一种新的单色纤维完成来样色纺面料的配色；

当ΔE2大于设定值T，则利用2种以上的单色纤维与相似度值最大的色纺面料进行混合配色，计算色差直到小于设定值T，完成来样色纺面料的配色；

所述的相似度值最大的色纺面料中调整单色纤维混合比例进行光谱配色，当ΔE1大于设定值T时，调整相似度值最大的色纺面料中原有单色纤维的混纺比例，得到新的光谱反射率和新的Lab值，将新的Lab值与来样色纺面料的Lab值进行色差对比，计算色差直到小于设定值T，选取此时各单色纤维的混合比例作为来样色纺面料的配色方案，完成来样色纺面料的配色。

2.如权利要求1所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第一步中，所述的图像法颜色测量仪器为利用相机和标准光源搭建的图像测色系统，能对色纺面料进行拍照测色，获得色纺面料的颜色信息。

3.如权利要求1或2所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第一步中，所述的图像特征点检测算法包括直方图法、LBP局部二值模式算子、颜色矩、Haar特征和sift特征提取算法。

4.如权利要求1或2所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第三步中，所述的相似度计算包括欧式距离法、曼哈顿距离法、明可夫斯基距离法。

5.如权利要求3所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第三步中，所述的相似度计算包括欧式距离法、曼哈顿距离法、明可夫斯基距离法。

6.如权利要求1或2或5所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第四步中，所述色差计算为利用CMC(2:1)或CIE DE2000色差公式计算新的Lab值与来样色纺面料的Lab值之间的色差。

7.如权利要求3所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第四步中，所述色差计算为利用CMC(2:1)或CIE DE2000色差公式计算新的Lab值与来样色纺面料的Lab值之间的色差。

8.如权利要求4所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第四步中，所述色差计算为利用CMC(2:1)或CIE DE2000色差公式计算新的Lab值与来样色纺面料的Lab值之间的色差。

9.如权利要求1或2或5或7或8所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第四步中，所述混合配色是采用Kubelka‑Munk公式对不同纤维进行光谱反射率融合，形成新的光谱反射率，然后转化为Lab值。

10.如权利要求3所述的基于图像技术的色纺面料测配色方法，其特征在于，第四步中，所述混合配色是采用Kubelka‑Munk公式对不同纤维进行光谱反射率融合，形成新的光谱反射率，然后转化为Lab值。