基于最优Gabor滤波器的织物疵点检测

织物的疵点检测在纺织工业生产的质量控制中起着至关重要的作用.针对织物疵点,论文提出一种基于最优Gabor滤波器的织物疵点检测算法.首先,针对4尺度4方向的16个Gabor滤波器,借助的方向模板对疵点图像滤波后的信息量确定2个最优方向;其次,综合信噪比和损失评价函数在2个方向的8个滤波器中各自选取1个最优滤波器;然后,对滤波后的疵点图像做融合和二值化,实现了疵点检测.从实验结果看,该算法能够有效地检测出织物疵点.     

一种基于Gabor滤波器的竹节纱检测方法

竹节纱是纺织工业中广泛使用的一种花式纱,为了检测和提取织物中的竹节纱,结合人眼视觉特性,提出了一种基于Gabor滤波器的竹节纱检测方法.根据竹节纱分布的方向特性,利用Gabor滤波器的带通技术,设计了一个目标函数,通过该函数来抑制织物正常纹理的频率成分,增强了竹节纱的频率成分,从而达到了检测竹节纱的目的.大量实验结果表明,该方法获得了较好的检测效果.     

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Gabor滤波器的非织造布疵点检测

针对非织造布疵点自动检测问题,提出一种基于二维Gabor滤波器的非织造布疵点检测方法.该方法采用3个尺度和4个方向的滤波器分别对经过Gamma矫正以及同态滤波处理的正常图像和疵点图像进行滤波,进而得到偏差图像,并做融合处理,经二值化后将疵点从织物背景中提取出来,从而实现非织造布的自动检测.试验结果表明,该方法对非织造布各类疵点的检测,尤其是对隐性疵点是非常有效的.     

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.     

织物疵点检测中自适应正交小波基的构造

提出了一种用于织物疵点检测的自适应正交小波基的构造方法.该方法从小波滤波器系数满足的正交归一化条件入手,采用一定数量参数角的正弦和余弦函数构造出一定长度的正交小波滤波器系数的统一解析式;以分解子图中像素最大能量值最小作为逼近条件,采用遗传算法作为寻优算法,从而实现针对不同的织物,自适应地构造小波基.同时,实验证明了自适应小波基的对疵点图像分解效果.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法研究

指纹图像增强是指纹识别系统中关键技术之一,基于Gabor滤波的方法以其能同时在空间域和频率域的变换而被广泛应用,本文详细介绍了Gabor函数、Gabor滤波器的图像增强算法、方向图计算、纹线频率计算的步骤及方法,并根据本文设计的增强算法在计算机上编程实现,实验结果表明该算法能较好的去除指纹图像中的噪声,达到增强的效果。     

基于图像距离差的织物疵点检测算法研究

将机器视觉与数字图像处理技术引入到织物疵点检测中,提出了一种织物疵点检测算法———图像距离差算法,即图像采集、图像处理、疵点识别等。该算法可使用户根据织物的类型,自行设置相应的疵点检测控制参数,能够检测出30多种常见的疵点,实验证明该算法具有识别正确率高、误识率低、识别速度快等优点。     

基于Gabor滤波器和广义对称变换的指纹增强算法

在传统Gabor滤波器的基础上,引入广义对称度,综合考虑指纹图像中脊线的对称性、方向选择性与频率选择性,提出了一种结合对称性和Gabor滤波器的指纹图像增强新算法.实验表明,该算法能够准确地定位指纹图像的细节点.     

一种用于掌纹识别的Gabor滤波器方向选取方法

根据掌纹图像的频谱特征,提出了一种自动选取Gabor滤波器方向的方法.该方法将掌纹图像的Fourier谱映射到极坐标域,分析并计算Fourier谱在角度轴上的投影峰值,从而设置Gabor滤波器的方向.实验结果表明:该方法提高了掌纹图像的识别率,且算法实现简单.     

一种用SAR进行织物疵点检测的方法

目前的疵点检测方法一般基于织物的可见光图像,对色彩或灰度的依赖过大,以致影响到后续的图像处理算法的分类效果,是当前检测算法所面临的严重问题.为解决当前织物疵点检测系统中存在的问题,提出了一种新的利用合成孔径雷达技术进行疵点检测方法.该算法由于与传统的可见光成像机制不同,利用合成孔径雷达技术,避免了对可见光成像依赖性,用sAR的理论和算法解决了一些成像及识别关键问题,理论分析和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性.     

改进的Gabor滤波器带钢表面缺陷显著性检测

针对传统带钢表面缺陷检测方法在实际生产过程中检测精度低、实时性差的问题,提出一种基于复合差分进化的Gabor滤波器优化方法.首先,将采集到的图像进行预处理,获取高质量图像;然后,针对传统Gabor小波滤波器参数较多和算法实时性不高两大难题,提出了一种复合差分进化的Gabor滤波器优化方法,对参数和方向分别做了改进,较大提升了检测效率;最后,对显著性缺陷目标进行阈值分割,完成带钢表面缺陷检测.实验结果表明:该优化算法复杂度低、检测效率高,优化后的Gabor检测模型在速度上比传统Gabor检测模型快了约2.3倍,平均速度达到了91.8ms/帧.     

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。     

Wiener滤波器分解织物图像在织物疵点自动检测中的应用

首先介绍了 Wiener滤波器的算法和织物图像经 Wiener滤波后的分解 ,然后对分解后的经向和纬向子图像划分为 6 4个矩形块 ,对每个矩形块提取灰度极差作为特征值 ,再对特征值进行分析以实现对疵点的自动检测。实验证明了该方法的简单有效性 ,对素色织物的常见疵点具有快速、准确的检测效果     

织物疵点轮廓的计算机提取算法

提出一套新的织物疵点轮廓提取算法,可简单快速地提取织物图像中已确定位置的疵点轮廓.采用"去纹理算法"去掉织物的图像纹理,提出"平均并色法"去掉疵点周围的背景并用扫描法提取疵点形状建立适合后续处理的数据模型;用方向判断法分析疵点内部与背景色颜色一致的点是否需要去除,建立疵点轮廓的环型数据模型供后续疵点的相关进行分析,并建立疵点轮廓逐行数据模型供后续平移、放缩、翻转等处理.通过实例得出该套算法适用范围广,可高速准确地自动提取织物疵点轮廓.     

Gabor滤波器在高分一号影像纹理提取中的应用

为了有效获取高分辨率影像的纹理特征,以覆盖黑龙江省穆棱市的高分一号影像为研究对象,选用在二维测不准的情况下对信号空间域和频率域描述最佳的Gabor滤波器进行影像的纹理特征分析提取。通过分析二维Gabor函数中不同参数之间的相互关系,计算自适应滤波器参数组,有效获取高分影像的纹理特征。结果表明:利用二维Gabor滤波器自适应参数组能够对遥感影像进行不同方向纹理信息提取,且30°,60°,120°,150°滤波方向上能明显提取纹理特征;当滤波器的中心频率稳定在0.27时,影像在120°方向的信息熵值达到了最高值5.823 6,说明在该频率该方向上提取到的纹理信息最丰富;采用最大似然分类方法验证Gabor滤波器的纹理特征提取效果,实验表明利用Gabor滤波器提取纹理特征辅助高分一号影像分类的Kappa系数和总精度分别达到0.843 2%和87.924 3%,明显高于不加入纹理特征的遥感影像分类精度的0.778 1和82.983 0%.证明Gabor滤波器能够较好提取高分辨率影像纹理信息特征。     

一种基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法

根据织物图像纹理自身特点,从图像纹理的方向性入手,提出了基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法.通过对不同方向性织物疵点图像检测实验,证明本文提出方法对具有方向性的斜纹类织物疵点检测具有较好的有效性和可靠性.     

Otsu法在织物疵点检测中的研究及应用

在织物疵点检测中,阈值分割是极其重要的一个环节。本文对常用的三种阈值分割算法进行比较,并提出了一种改进的Otsu法。该方法自适应性更强,使分割结果更加完善,最后通过数学形态学处理得到疵点二值图像。仿真实验结果证明了该方法行之有效,值得借鉴。     

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.