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文檔簡介
1、織物疵點(diǎn)嚴(yán)重影響織物質(zhì)量,對織物疵點(diǎn)的有效自動(dòng)檢測已成為紡織品質(zhì)量評價(jià)的關(guān)鍵之一。由于織物疵點(diǎn)圖像紋理復(fù)雜多變,給基于機(jī)器視覺的疵點(diǎn)自動(dòng)檢測帶來了挑戰(zhàn)。近年來,人們模擬生物的視覺注意機(jī)制引入了基于視覺顯著性的圖像處理和模式識(shí)別檢測方法,并取得了良好的效果。本文對基于視覺顯著性的織物疵點(diǎn)檢測算法進(jìn)行了深入探究。針對織物圖像復(fù)雜紋理特點(diǎn),考慮其方向性和隨機(jī)性,模擬人類視覺感知通路的層次化處理機(jī)制,構(gòu)建了基于視覺顯著性的織物疵點(diǎn)檢測模型,提出
2、了有效的織物疵點(diǎn)檢測算法。
采用小波變換或平穩(wěn)小波變換與背景估計(jì)相結(jié)合,提出了一種基于平穩(wěn)小波變換和背景估計(jì)的織物疵點(diǎn)檢測算法。首先,分別對織物圖像進(jìn)行小波變換或平穩(wěn)小波變換獲得特征圖像;其次,采用分區(qū)處理得到特征圖像的多個(gè)背景圖,求取原始圖像與每一個(gè)背景圖的歐氏距離生成多個(gè)子顯著圖,經(jīng)融合后獲得包含候選疵點(diǎn)區(qū)域的視覺顯著圖;最后,基于全局估計(jì)的高斯分布模型獲得疵點(diǎn)顯著圖,經(jīng)圖像分割檢測出疵點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能準(zhǔn)確定位疵
3、點(diǎn)區(qū)域,實(shí)現(xiàn)對織物疵點(diǎn)的有效檢測且平穩(wěn)小波變換具有更高的檢測準(zhǔn)確率。
利用互信息具有的基本性質(zhì),提出了一種基于互信息測度及上下文分析的織物疵點(diǎn)檢測算法。首先,對織物圖像進(jìn)行均勻的部分重疊的分塊處理獲得圖像塊;其次,分別計(jì)算每個(gè)圖像塊與周圍的K個(gè)圖像塊兩兩之間的信息熵;最后,基于上下文分析的圖像塊信息熵比對獲得視覺顯著圖,經(jīng)閾值分割檢測出疵點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法無需特征提取就可清晰定位疵點(diǎn)區(qū)域,實(shí)現(xiàn)對織物疵點(diǎn)的有效檢測且優(yōu)于現(xiàn)
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