基于高斯-马尔可夫随机场模型的织物纹理特征参数提取方法

将高斯-马尔可夫随机场用于织物纹理的建模.在估计模型参数时,采用不完全 Cholesky共轭梯度法.获得特征参数后,通过纹理合成方法,仿真原始纹理图像.试验表明:仿真织物纹理图像与真实织物纹理图像具有较为一致的视觉效果,从而论证了高斯-马尔可夫随机场模型对织物纹理建模的有效性.     

Textile Texture Modeling Using Random Field Models

Described in the paper is the method to fit autoregressive(AR)random field models and Gausslan Markov ran-dom field(GMRF)models for textile textures.Maxi-mum likelihood(ML)estimation schemes and texturesynthesis for these models are presented.Three types oftypical textile textures are tested using the method andsatisfactory results are achieved.     

模糊聚类的侧扫声纳图像分割算法

针对侧扫声纳图像的特点,利用二维经验模态分解（BEMD）将图像分解成若干固有模态函数（IMF）和1个余量.分析了侧扫声纳图像背景区的图像频率特征,通过增强目标和阴影的特征信息降低噪声的影响.提取图像的高斯马尔可夫纹理（GMRF）,用来表达图像像素点间的空间关系,以减少图像的误分割.利用BEMD和GMRF改进模糊C均值聚类算法,提出了新的聚类准则和距离函数,形成一种新的模糊聚类算法.利用该算法对不同的侧扫声纳图像进行分割,并将分割结果与其他典型的聚类算法的分割结果进行比较,验证了该算法的抗噪性和准确性.     

Fabric Defect Detection Using Adaptive Wavelet Transform

A method of woven fabric defect detection using the wavelet transform adaptive to the fabric has been developed. With reference to the orthogonality constrains of Daubechies wavelet, by taking the minimization of the energy or the gray level of the pixels hi the output sub-images as the additional conditions and using the random algorithm method, two sets of wavelet filters adapted to the fabric texture were formed. The original images of normal fabric texture and the fabric texture with defects were decomposed into horizontal and vertical sub-images by using these filters and the feature indices of these sub-images were also extracted. By comparing the feature indices of the normal texture with that of the defective texture, the fabric defects can be successfully detected and located.     

旋转曲面变换PSO算法估计纹理图像MRF参数

快速准确地估计马尔可夫随机场的参数，通过拟似然函数可以将其参数估计转化为一个寻找全局极值的问题．粒子群优化算法应用于多极值点函数优化时，存在陷入局部极小点和搜寻效率低的问题．为此提出旋转曲面变换方法，将被优化函数映射到一个同胚曲面上，它将当前局部极小点变换为全局最大点，并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的形状不变，从而克服陷入局部极小点问题．利用旋转曲面变换粒子群优化算法对充满局部极小点的目标函数求全局极值．用Gibbs采样器生成的纹理图像实验结果表明，利用这种方法估计马尔可夫随机场参数效果较好．     

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.     

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.     

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MRF模型的多层前馈网络纹理分割方法

提出一种基于马尔柯夫随机场 (MRF) 模型和多层前馈神经网络进行纹理分割的方法.利用二阶高斯MRF模型对图像纹理进行描述，采用最小平方误差方法进行参数估计，将估计参数作为纹理的特征向量，并且利用改进的BP算法对特征进行分类.对纹理图像进行的实验表明，与常规距离方法相比，采用这种方法进行纹理分割能取得更好的效果.     

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。     

马尔可夫随机场在可见光图像分割中的应用

在可见光图像生成红外图像的过程中,图像分割至关重要。马尔可夫随机场（MRF）具有局部特性,由此特性建立了纹理特征的MRF模型。利用纹理的MRF模型,将参数的期望最大化用于该模型中的参数估计。最后将图像中的所有像素经该模型计算后得到纹理信息并分割图像。通过实验取得了较好的效果。     

公路隧道视频预处理和病害识别算法

基于计算机视觉技术,针对公路隧道病害进行检测与识别,提出视频数据的预处理方法.使用全卷积网络(FCN)模型识别病害的类别和位置,融合不同的上采样结果使最终结果更加精细,结合马尔可夫随机场(MRF)增强FCN模型的空间一致性.实验结果表明:该方法可解决数据冗余、镜头畸变及样本不均衡等问题;该方法在上海市虹梅南路隧道中的应用结果验证其准确度与可靠性.     

一种用于多值吉布斯随机场的参数估计方法

提出了多值吉布斯马尔可支随机场（ＧＭＲＦ）的一种参数估计算法，它有效地弥补了参数估计的典型算法－－线性参数估计算法在小尺寸图象估计方面的缺憾，具有运算量小精度高的特点。     

基于MAP估计的遥感图像频域校正超分辨率算法

为解决超分辨复原中遥感图像调制传递函数过零点引起的病态问题,提出了一种基于最大后验概率估计,利用遥感系统成像模型对图像进行频域校正的遥感图像超分辨率复原算法.该算法首先假设图像满足高斯马尔科夫先验模型,使用最大后验概率估计法实现图像频谱外推.然后根据成像模型对外推的频率分量进行频域校正,去除调制传递函数过零点附近的伪信息.最后使用优化最小化方法完成数值求解,降低了计算复杂度.实验结果证明,该算法考虑了图像成像模型本身特性,对合成图像和各种地物条件下的遥感图像都能取得快速有效的超分辨复原效果.     

纬编针织物外观模拟纹理映射技术研究

为更好地展示针织物的着装效果,针对针织纹理图案结构性强的特点,将网格分割算法同两步纹理映射算法相结合.首先利用模型三角片的切向量场将其进行区域划分；然后在两步纹理映射的基础上,提出了将区域的包围盒作为中介面进行纹理映射的算法；最后利用拼接面片纹理技术对纹理接缝区域进行平滑处理,实现纹理的无缝拼接.试验结果表明,该算法既保证了纹理图案在三维模型表面的连续感,又能满足纹理走向符合物体表面形状的要求.     

基于卷积神经网络的布料疵点检测方法

针对传统布料疵点检测准确率低、识别较慢且计算量大问题,提出基于卷积神经网络的布料疵点检测方法,实现增强布料疵点检测鲁棒性、高效性的设计目标。为保证训练结果准确,首先采集数量以千万级为单位的布料图像并进行图像预处理,标记无疵点布料和疵点布料;然后将图像送入设计的卷积神经网络进行训练和测试,获取疵点检测框;紧接着采用改进的NMS分类算法对检测框进行多框合并,减少误检,进一步提高模型检测效果;最后利用设计的特征图分割算法使网络模型脱离GPU显存限制,适用于各种性能计算机。实验结果表明该方法可在实现布料检测高速度、高准确率的同时增强检测方法的鲁棒性。实际检测速度为3fps,准确率可达99.6%,超过现有疵点检测算法,表明该检测方法可应用于对布料要求更高的生产企业。     

基于改进Cascade R-CNN的织物瑕疵检测方法

制造业瑕疵检测问题是工业产品的关键环节,其中织物瑕疵检测尤为关键.针对织物图像尺寸大、局部瑕疵数量少、图像背景复杂等问题,设计了一种基于Cascade R-CNN融合尺度不变特征的织物瑕疵检测方法 .通过训练具有多个递增交并比（IoU）阈值的级联检测网络,解决了传统深度神经网络的过拟合和错配问题;针对工业生产上存在的待检测图片发生倾斜、偏转和迁移等问题,通过尺度不变特征变换（SIFT）算法对待检测织物图进行预处理,将其正确定位到模板图上对应位置后,再进行瑕疵检测;借鉴孪生学习的思路,通过扩充输入通道,同时输入并分析待检测的图像和模板,提高了瑕疵检测的精度.实验结果表明：该模型能够有效地完成瑕疵检测任务,可对7类织物瑕疵进行检测与分类,平均精度均值达87.5%.     

基于时空联合的水下运动目标检测方法

提出了一种基于时空联合的运动目标检测算法,考虑到四阶累计量对于噪声具有较好的抑制作用,利用帧差的四阶累计量来提取运动区域(运动模板),与传统基于背景噪声方差的阈值确定方法不同,采用单帧图像上的有效带宽作为阈值,从而消除诸如水草、海洋生物等引起的背景纹理缓慢变化.为了得到准确的分割对象,引入马尔可夫随机场,结合区域的时空属性,把对象分割问题转化为求取区域最小能量问题,对水下噪声起到了较好的抑制作用.实验结果表明该算法能够有效地检测出具有精确边缘的水下运动目标.     

The Application of Neural Network in Recognition of Fabric Weave Parameters

IntroductionFabricweaveparametersaretheimportantcharactersoffabricweave.Todistinguishastructureoffabricweave,threeproblemshavetobesolved.Oneistofindthepositionofinterlacingpoint,anotheristodeterminethepropertyofinterlacingpoint,andthethirdistodistinguishthenameofinterlacingpoint.Inthisstudy,themethodofidentifyingfabricweaveparametersisbasedonthefollowingthreeassumptions:1)Thepositionofweftinfabricisdeterminedbypeakandvalebrightnessprojectioncurveinthedirectionofwarp;2)Thechangeinweftsbrightne…     

一种纹理图像分割的松弛算法

利用分层马尔可夫随机场模型表征纹理图像，根据最大后验概论分布准则提出一种确定型松弛分割算法。对纹理图像进行分割的实验表明，该算法与模拟退火算法相比，明显地减少了计算时间，其分割误差与模拟退火分割误差非常接近。