基于光度立体技术的地板疵点检测方法研究

不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度,为此我们提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分类器对图像分类。对表面光滑的LC11软木地板疵点进行一般的阈值分割算法处理即可;对于表面粗糙的荔枝纹pvc运动地板预先进行平滑滤波、FFT处理,再通过阈值分割等算法处理。试验结果表明,我们提出的这种疵点检测方法可以较好地满足对两类地板疵点的检测。     

基于光度立体技术的地板疵点检测方法

不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度;为此提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分类器对图像分类。对表面光滑的LC11软木地板疵点进行一般的阈值分割算法处理即可;对于表面粗糙的荔枝纹pvc运动地板预先进行平滑滤波、FFT处理,再通过阈值分割等算法处理。试验结果表明,这种疵点检测方法可以较好地满足对两类地板疵点的检测。     

基于行向S变换的布匹图像疵点检测方法

受光照条件影响,实际生产车间采集的布匹图像中,其疵点和纹理背景差异不明显,现有的布匹疵点检测方法适应性较低.为提高疵点检测率,提出一种基于行向S变换的布匹疵点检测方法.首先,通过分析周期性纹理布匹图像在行方向上的S变换系数特点,确定布匹纹理频率,去除规则性纹理,只剩下疵点和干扰部分;然后,采用阈值分割,提取疵点信息;最后,根据疵点面积特性判断布匹是否存在疵点,得到最终检测结果.实验结果证明算法的可行性和有效性.     

单色织物疵点区域快速识别与边缘提取方法研究

结合自适应阈值分割,并基于数学形态学和边缘提取方法,给出一种单色织物疵点区域的快速检测方法。在Visual C++6.0开发环境下,利用OpenCV开发源库,设计开发了疵点区域自动识别与边缘检测程序,对常见的色污、脏污、飞花、掉扣、油纱、锈斑、织破洞、刮线和杂纤维等九种疵点进行检测。结果表明,该算法能够准确定位疵点区域,漏检率低,检测效率高,对实际检测系统的设计开发有实用价值。     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

基于方法库的织物图像疵点检测

为准确检测织物在生产过程产生的疵点,提出一种基于改进的Gabor滤波方法、数学形态学处理法和多尺度小波检测的方法库的系统检测法.首先采用改进的Gabor滤波方法,选出最优滤波结果,进行高斯平滑,确定正常织物图像的两个阈值门限,进而分割出织物的疵点图像;其次采用数学形态学处理法对织物图像进行检测;最后采用多尺度小波检测的方法,检测最终结果.由于织物的纹理不同,在生产过程中产生疵点的种类众多,算法采用级联检测,保证了检测疵点的准确有效性.试验证明,所提出的算法检测结果较好,能准确定位疵点的位置.     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较,疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特征。利用二维连续小波特征,能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析,确定出最优的变换尺度和旋转角度,并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

自适应阈值选择方法在岩芯图片中的应用

文中先探讨了几种自适应图像阈值选择方法,其中最后一种为改进后的自适应阈值选择方法,文中称为优化自适应阈值选择分割方法。然后将各分割方法应用于岩芯图片中,最后给出了这几种自适应阈值选择在岩芯图片中的应用示例和分割结果的比较。结果表明优化方法得到的分割结果更令人满意。     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

纬编针织物疵点的图像分割方法

分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.     

基于遗传算法的类间方差图像阈值分割

阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术,分割效果的关键在于阈值的选取。本文采用最大类间方差准则来自动选取阈值,并将遗传算法应用到类间方差的寻优过程中,大大提高了运算速度,使阈值选取更加精确,通过实验表明,该方法能够有效地保留分割后图像的纹理信息,是一种有效的图像分割方法。     

基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割

彩色图像分割一直是彩色图像处理与分析中最为困难的不可缺少的步骤,针对图像分割质量直接在很大程度上影响了图像后期分析的效果,提出了一种基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割方法.该方法在HSI颜色空间用最优阈值方法进行阈值分割,在LAB颜色空间采用基于K均值聚类图像分割,然后将两次分割结果进行区域合并,最后进行加窗滤波...     

基于小波变换和最大熵的织物疵点检测

首先选取最优小波基对织物疵点图像进行分解,并对分解后的水平及垂直高频系数进行灰度值归一化,然后分别求出水平和垂直细节图像的最大熵及平均熵,通过比较判断出疵点类型,最后对平均熵大的细节图像进行最大熵原理的分割,得到最终的疵点检测结果。仿真实验表明该方法对常见纬向和径向类织物疵点的检测是有效的。     

一种方向性纹理织物疵点的检测方法

首先,利用Hough获取织物的纹理主方向及其正交方向,由Gabor滤波器沿着这两个方向分别进行滤波,取模值图像为输出;然后,应用最大熵对两个输出模值图像进行二值化分割,融合这两个分割后的图像并进行形态学处理和去除孤立点;最后,得到疵点图像检测结果.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:该方法针对不同纹理方向的织物都有良好的检测效果,且滤波器数量少,无需事先学习.     

基于模糊聚类与二维阈值的图像分割

针对图像的二维阈值分割,采用了一种快速二维阈值分割与模糊聚类相混合的方法,以进一步减少二维阈值分割中的噪声与错误分割,实验结果表明,利用这种方法分割信噪比较低的图象,能够在很短的时间内得到更为满意的分割结果。     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.     

基于主成分分析的图像分割方法

针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component nalysis,PCA)的图像分割方法。通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割。不同图像的分割实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗。     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.