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.     

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.     

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.     

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．     

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.     

用于疵点检测的织物自适应正交小波的实现

应用随机算法并给以一定的约束条件，可以有效地由满足正交归一条件的滤波器中，优化获得与织物纹理相匹配的滤波器。应用这种织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可有效地应用于织物疵点的自动检测。     

基于计算机视觉的织物疵点检测的近期进展

按照模式识别的一般顺序并根据当前的研究中所使用的方法，简要综述了近年来计算机视觉在织物疵点检测领域的应用和发展情况。首先分析了将计算机视觉应用于织物疵点检测的现实意义。考虑到特征提取与选择模块以及检测模块是瑕疵检测系统中最关键的两个部分，着重讨论了这两个模块近期所涉及的各种方法及其在疵点检测应用上的效果。最后给出了结论，说明了开发国产化自动验布机的意义。     

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。     

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。     

基于计算机视觉的织物疵点自动检测

用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进行检测识别.实验结果表明,用这种方法识别织物疵点,识别率可达到98%.     

工业CT检测中小缺陷定量方法

工程应用中采用工业电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)技术对金属材料内部缺陷进行检测,基于等值面分割法对缺陷进行尺寸测量,然而该方法存在小缺陷定量精度低、稳定性差等问题.对此提出了一种利用CT图像局部区域灰度变异系数表征小缺陷尺寸的方法.首先,设计制作不同穿透厚度、缺陷直径(通孔)的对比试...     

合成孔径雷达定点CS算法量化噪声分析

为了实现星载合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)成像处理器小型化和实时信号处理,该文重点研究定点运算和有限字长存储引入的量化噪声。根据chirpscaling (CS)成像算法,建立了CS算法定点运算的量化误差模型,分析了处理流程中的量化噪声,推导了系统输出噪信比与系统字长、FFT长度等参数之间的关系。采用不同系统字长对Radarsat-I数据成像,图像质量分析与所述理论一致,结果表明:通过计算处理流程的噪信比,可实现定点SAR成像处理器系统字长等关键参数的设计。     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

针织物密度在线检测算法研究

针织物的密度、线圈长度、面积孔隙率、未充满系数等组织结构参数的检测是针织物的一个重要指标。但是,目前针织物的密度参数通常是以人工手拉目测为主,严重降低了生产效率和产品质量。针对实际需求,研究开发了针织物密度算法。首先对针织物图像进行中值滤波和直方图均衡化,再根据提出的密度算法进行计算。实际研究表明,该算法运算量小、实时性高,非常适合于在针织物的图像检测领域大量推广,具有广阔的发展及应用空间。     

基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用K—SVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。     

Multiscale modeling for classification of SAR imagery using hybrid EM algorithm and genetic algorithm

A novel method that hybridizes genetic algorithm (GA) and expectation maximization (EM) algorithm for the classification of synthetic aperture radar (SAR) imagery is proposed by the finite Gaussian mixtures model (GMM) and multiscale autoregressive (MAR) model. This algorithm is capable of improving the global optimality and consistency of the classification performance. The experiments on the SAR images show that the proposed algorithm outperforms the standard EM method significantly in classification accuracy.     

星载合成孔径雷达成像斜地校正算法研究

根据星载合成孔径雷达(SAR)斜地校正模型和校正原理,提出了基于离散傅里叶变换(DFT)的频域sinc插值算法.将SAR图像沿距离向做离散傅里叶变换,在不破坏原信号频谱的条件下,进行频谱中心补0,再做逆傅里叶变换,完成对图像的插值.用该方法对复图像和灰度图像进行斜地校正,证明两种不同图像的sinc插值方法在效果上是一致的,均可完成对能量图像的插值.用Radarsat的数据成像,对复图像、求模图像和量化灰度图像进行频域sinc插值,验证了算法的可行性和有效性.     

SAR成像的变换线性调频尺度(C/S)算法研究

介绍了合成孔径雷达的成像原理,针对目前通用的距离一多普勒（R／D）算法的不足,对SAR成像的变换线性调频尺度（C／S）成像算法进行了研究．构建了弯曲均衡化模型．重点论述了C／S算法中的弯曲均衡化的实现．最后通过实际回波数据的成像试验,论证了C／S算法的可行性、