一种自适应织物疵点图像分割的方法

由于受到光照、噪声以及组织纹理等因素的影响，使得织物疵点图像分割一直是织物疵点检测研究中的热点和难点问题．针对常见织物疵点大多在相邻纱线上带有纬向或经向的方向性变异的特点，提出了提取织物图像变异度特征及基于此的简化脉冲耦合神经网（Pulse-Coupled Neural Network，PCNN）的织物图像疵点分割的新方法．实验结果表明，本方法不仅对常见的织物疵点能进行快速、准确地分割，而且具有一定的健壮性．     

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.     

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.     

基于灰度共生矩阵和稳健马氏距离的织物横档类疵点检测

在分析横档类疵点纹理特点的基础上,提取织物纹理图像的灰度共生矩阵单特征值--对比度.利用最小中值平方估计的快速算法,获得正常织物纹理训练样本的稳健马氏距离,并应用契比晓夫不等式确定在一定置信度条件下判断待检织物为疵点的马氏距离的阈值.对8种不同纹理结构、织物密度和纱线线密度的织物进行了横档类疵点的检测,在90%置信度下,可检出90%以上的横档类疵点,误检率为3.28%,检测效果较好.     

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.     

图像处理用于织物疵点自动检测的研究进展

织物疵点自动检测、代替传统的人工检测方法是纺织品质量控制和管理的重要环节，同时又是纺织自动化的重要标志之一，基于图像处理的织物疵点检测，主要是通过图像分析，从图像中发现与正常纹理不同的部分，这方面的研究一直在持续，新的方法不断出现，但较为成熟的检测系统较少，开发适合我国纺织业的织物疵点自动检测系统，具有深远意义。     

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。     

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。