基于紋理分析的羊絨羊毛鑒別.pdf

1、羊絨和羊毛的鑒別一直都是紡織研究領域的重要課題。目前用于羊絨檢測的方法有很多種，美國AATCC和IWTO規(guī)定的檢測方法多為光學顯微鏡法和掃描電鏡法。電鏡法是較為精確的一種檢驗手段，但設備成高，耗時過長，仍舊依賴人的經(jīng)驗。而根據(jù)光學顯微鏡很難提取到清晰的羊絨和羊毛鱗片圖像。因此建立能夠有效減輕人工勞動強度，提高鑒別精度和鑒別效率的羊絨羊毛纖維數(shù)字化識別系統(tǒng)的需求是十分緊迫的。
　　本文是基于圖像紋理特征的羊絨羊毛鑒別。鱗片紋理是圖像

2、的全局特征，從某個角度來說，紋理是隱含在圖像灰度差異性中的物理結(jié)構(gòu)信息，它體現(xiàn)了圖像中灰度分布的某種規(guī)律性。本文采用了灰度共生矩陣紋理分析方法來描述圖像中灰度分布的規(guī)律性?；叶裙采仃嚰y理分析法不是依靠圖像本身灰度這個一維特征，而是通過圖像中相鄰像素點的灰度在平面上的連續(xù)變化規(guī)律（二維灰度變化）來描述圖像的紋理特征。
　　課題首先通過分析灰度共生矩陣的構(gòu)造因子（距離 d、圖像灰度級k和θ掃描方向?qū)y理參數(shù)的影響，同時考慮了羊絨和羊

3、毛自身的特點，確定了適于羊絨和羊毛的灰度共生矩陣紋理分析方法：d=5,k=256,θ則取0°，45°,90°,135°四個方向,紋理參數(shù)取這四個方向紋理參數(shù)的平均值。并最終提取了羊絨和羊毛表面鱗片的14個紋理特征，如角二階矩、對比度、相關(guān)性、逆差矩、方差、和熵、集群突出等；由于這14個特征值不是完全線性無關(guān)的，所以緊接著對獲取的紋理特征參數(shù)進行主成分分析，得到了獨立且能高效描述紋理特征的參數(shù)體系；最后建立性能最佳的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后