基于多尺度下LBP和PSO的织物瑕疵检测方法研究

针对丝织品疵点纹理与正常情况下织物纹理特征的不同,提出一种多尺度下LBP和PSO结合的织物疵点检测算法.首先对织物图像进行非线性的金字塔多尺度分解,再对各尺度图像提取对光照和旋转具有不变性的LBP特征,在此基础上,利用PSO的快速收敛特点计算各分块的LBP直方图的差异确定出疵点位置.实验结果表明,提出的方法具有较好的鲁棒性.     

基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法

提出一种基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法.针对纹理图像的特点,从不同尺度和方向比较了实数离散小波变换和双树复小波变换的性能.充分利用双树复小波变换的旋转不变性、良好的方向选择性以及有限的冗余等优点,将其有效地应用于纹理特征提取过程中.通过提取各子带上的能量和标准差作为特征矢量.采用Camberra距离作为相似度量进行检索,减小了计算量,取得了良好的检索效果.实验结果表明,双树复小波提取纹理特征所获得的检索性能优于实数离散小波检索算法,也优于经典的灰度共生矩阵算法,且算法具有良好的旋转不变性.     

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.     

基于小波变换的织物疵点检测

本文基于小波变换原理进行织物疵点检测。使用DH-SV 1410FM数字相机采集平纹坯布图样,应用中值滤波和Laplacian算子对图像做去噪和锐化处理。采用Mallat算法对预处理后的图像进行小波分解,分别提取经纬子图的能量、方差、熵、逆差距和极差等特征值,并对提取的特征值进行归一化处理。实验结果表明,疵点使织物图像在经纬方向上产生了不规则的纹理走向,不同类疵点图像的特征值归一化曲线在疵点处有明显的变化。该研究对判断织物是否有疵点的存在、判断疵点的大致走向和确定疵点的位置具有一定的参考价值。     

基于Wold纹理模型和分形理论的织物疵点检测

应用基于Wold纹理模型,从织物纹理中提取非确定性随机结构.通过正常纹理和疵点纹理中随机结构的表面维分形特征曲线比较,以距离为判别标准定位疵点.几种典型织物疵点的分析表明,基于Wold纹理模型和分形理论的分析方法能准确地检测出织物表面的多种疵点.     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

基于织物自适应正交小波的疵点检测

应用织物自适应正交小波对织物疵点的检测和识别进行了分析,首先介绍了织物图像的小波分解算法和紧支撑正交小波,在此基础上提出了织物自适应小波的构造,由自适应小波对织物图像分解,然后对分解后的纬向和经向子图像提取特征,由特征什检测和识别疵点。实验证明了该方法对素色织物的常见疵点具有快速、准确的检测效果。     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

一种新的基于小波变换的虹膜识别算法

为了克服基于小波变换过零检测的虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理,提出了一种新的基于小波变换的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,每个分析带只采用一个合适尺度的小波滤波,然后将滤波结果量化,产生256byte的虹膜特征码,最后利用Hamming距离进行模式匹配。实验结果表明,算法运算时间约为1s,识别率可达97.04%,可用于实际的身份鉴别系统中。同时,算法具有平移、旋转和缩放不变性。     

基于连续小波变换的非结构化畸变织物疵点自动检测

采用连续小波变换对非结构化畸变疵点进行自动检测．介绍了具有代表性的连续小波——墨西哥草帽小波基本原理及其对疵点的边缘增强效应；设计疵点自适应小波，确定最佳的小波参数；并将其应用于织物疵点的自动检测；通过对两种非结构化畸变织物疵点的实际检测来验证该方法的可行性．实验表明，该方法的检测速度最高可达6．5m／min．     

基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法

根据有规则纹理的特点,提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征,从而很好地将正常纹理与疵点区分开.分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大,且分辨能力差的缺点.为了克服灰度共生矩阵在计算量和分辨能力上的缺点,定义了类别共生矩阵.在类别共生矩阵的算法中,首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数,如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期,以及分类准则等重要参数,然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵点增强和一致度等三个特征,最后采用异常点检测的方法即可很好地区分正常纹理和疵点.实验证明,该方法比已有的灰度共生矩阵计算量小,并具有更突出的分辨纹理和疵点的能力.     

双密度双树复小波RH模型纹理图像检索

针对利用光滑概率密度函数提取小波系数直方图及系数模直方图方法存在参数估计复杂,难以充分有效地提取纹理特征的不足。提出了双密度双树复小波RH模型的纹理图像检索方法,通过分析双密度双树复小波原理,RH模型与非均匀量化器的内在关系,将RH模型推广为提取双密度双树复小波变换系数及系数模直方图特征。该方法结合了RH模型及双密度双树复小波的优点。实验表明,研究方法与利用概率密度函数提取提取直方图特征的方法相比检索率提高了2~9%;推广RH模型提取双密度双树复小波系数模特征的方法获得了75.66%的最高检索率。     

高斯差分空间的多尺度改进CLBP对带钢表面缺陷的分类

提出一种引入高斯差分空间的改进多尺度完全局部二值模式对带钢表面进行分类,解决由于带钢表面缺陷纹理存在复杂性和多样性,导致对带钢表面缺陷进行分类难度大的问题.首先,根据人类的视觉注意机制,采用高斯差分空间对带钢表面缺陷进行预处理.然后,采用多尺度改进的完全局部二值模式对预处理之后的图片进行特征提取.最后,采用非线性流行学习的方式对特征进行降维,并导入分类器中进行分类.实验结果表明:该方法具有较好的区分性;针对常见的冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等带钢表面缺陷,其最终的分类精度能达到95.7%,优于目前传统的方式.     

A Novel One-Dimensional Projection Based Method for Fabric Texture Representation

Automated defect detection in woven fabrics for quality control is still a challenging novelty detection problem,while the efficient representation of fabric texture is essential for it.This paper presents a novel method for fabric texture representation.Benefiting from the characteristics of the weaving process,the major texture information of woven fabric is concentrated in the warp and weft directions.Thus,the proposed method is firstly to project the image patch along warp and weft directions to obtain projected vectors containing warp and weft informations.Secondly,the obtained vectors instead of image patch,are used to extract the features that are able to represent fabric texture.Finally,the t-test is applied to verifying the usefulness of the proposed method in discriminating defective and normal fabric textures.The experiments on various defective samples demonstrate that the method yields a robust and good performance in representing fabric texture and discriminating defects.     

基于相对熵和复小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

长骨纵向缺损对其扭转刚度和应力分布影响

为研究临床上开窗对长骨力学性质的影响，建立了一个股骨中段的外侧皮质带有矩形缺损的力学模型；采用有限元方法，计算了骨缺损的宽度为股骨外径(D)0．1～0．3倍、长度为股骨外径1～5倍时．股骨的扭转刚度和应力分布．计算结果表明：骨缺损长度为D时．对股骨扭转刚度和剪应力分布的影响较小；骨缺损长度从2D增至4D时扭转刚度急剧减小．而且剪应力的最大值位于骨缺损中心．研究认为临床骨科手术中长骨开窗的尺寸应控制在小于3D～4D．且术后应避免长骨承受扭转力的作用．     

Automatic Image Inspection of Fabric Defects Based on Optimal Gabor Filter

An effective method for automatic image inspection of fabric defects is presented. The proposed method relies on a tuned 2D-Gabor filter and quantum-behaved particle swarm optimization( QPSO) algorithm. The proposed method consists of two main steps:( 1) training and( 2) image inspection. In the image training process,the parameters of the 2D-Gabor filters can be tuned by QPSO algorithm to match with the texture features of a defect-free template. In the inspection process, each sample image under inspection is convoluted with the selected optimized Gabor filter.Then a simple thresholding scheme is applied to generating a binary segmented result. The performance of the proposed scheme is evaluated by using a standard fabric defects database from Cotton Incorporated. Good experimental results demonstrate the efficiency of proposed method. To further evaluate the performance of the proposed method,a real time test is performed based on an on-line defect detection system. The real time test results further demonstrate the effectiveness, stability and robustness of the proposed method,which is suitable for industrial production.     

基于小波理论的铸件缺陷纹理分类分析

根据纹理特征,提出了铸铝及铸铁缺陷的自动分类方法,通过类人眼对铸件缺陷的感知方式,运用Ｇａｂｏｒ小波函数分析了缺陷的纹理。为满足高速在线检测的要求,提出了启发式滤波器参数选择原则及Ｇａｂｏｒ函数在空域中快速而简便的运算方法。     

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采用时间分裂有限元法对IALR生态系统下降段的流体动力学N-S方程进行求解, 讨论了锥角（θ=50°, 55°, 60°, 65°, 70°, 75°）及雷诺数对IALR流动性能的重要影响.