改进频率调谐显著算法在疵点辨识中的应用

为提高疵点检测效率和准确率,提出用改进频率调谐显著（FT）算法替代 Gabor 小波方法预处理疵点图像,强化疵点特征向量灵敏度。分析了FT 算法中高斯滤波器模板、Lab 颜色空间、高斯滤波图像中椒盐噪声和 HSV 颜色空间不同通道取值范围不一致对疵点识别的影响,并提出了相应改进方法。利用改进 FT 算法进行图像显著处理;使用灰度共生矩阵方法对疵点显著图进行特征提取;利用概率神经网络分类器分类,检测是否存在疵点。对 2 种不同纹理面料的检测结果表明：改进 FT 算法较改进前计算时间增加约8%,但疵点检测准确率提高18% ～25%;与 Gabor 小波相比,检测准确率基本持平,但计算时间缩短约70%。     

k-means聚类算法在织物疵点检测中的应用

为检测常见织物的各种疵点,提出一种基于k-means聚类的织物疵点检测方法。对采集的图像进行中值滤波,以减轻纹理对疵点检测的影响,并利用方差采样算法增强织物的疵点特征信息;利用k-means聚类算法对方差采样后的图像进行处理,使得疵点区域被划分一类,非疵点区域划分为一类。最后经过二值化,分割出疵点。实验证明,该方法能快速、准确的检测出织物的常见疵点。与其他方法相比,文章提出的算法采用聚类思想对织物疵点进行分割,不需要利用正常织物图像进行阈值计算;另外经过方差采样算法处理后疵点信息明显增强,使得疵点信息与纹理明显不同,从而使聚类更为准确,增加了检测的准确度。     

Frangi滤波器和模糊 C 均值算法相结合的织物瑕疵检测

为解决织物瑕疵自动检测问题,提出一种基于Frangi滤波器和FCM相结合的织物瑕疵检测方法。首先采用均值下采样方法对采集的织物图像进行预处理,以减少织物背景纹理信息对织物瑕疵检测产生的影响;然后通过Frangi滤波器进行滤波增强织物的瑕疵区域;最后利用FCM对滤波后的图像处理,确定织物瑕疵区域的像素和非瑕疵区域像素的聚类中心,并分割出瑕疵区域和非瑕疵区域。实验结果表明,提出的方法检测织物瑕疵种类较多,分割效果较好。与其他方法相比,提出的算法利用的是聚类思想对织物疵点进行分割,不需要利用正常织物图像进行阈值计算。     

基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测

为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方图动态数据分配权重和像素,减少寻求中位数的时间来有效地缩短检测时间,提高了执行速度;然后采用K-means算法对滤波后的织物图像进行聚类,计算织物图像疵点和非疵点的聚类中心,进而实现图像疵点区域的分割。实验结果表明,该方法可有效地检测出方格、点形、星形、平纹、斜纹等多类型纹理织物的疵点,并显著提高检测速度。     

基于图像最大熵的织物疵点检测方法

对织物表面疵点自动识别方法进行了探讨.将信息熵引入图像处理中,先通过最大熵快速迭代算法对织物疵点区域进行分割,把疵点图像分为背景和目标两部分;然后找出疵点区域的中心并求出疵点区域在纬向和经向上的方差;最后通过两者的比值与设定常数的比较,判断出疵点类型.仿真实验表明该方法对常见织物疵点的检测是有效的.     

基于局部统计与整体显著性的织物疵点检测算法

由于织物疵点类别较多及图像纹理多样化,为了能更有效检测织物疵点,本研究结合局部统计特征与整体显著性分析,提出一种新的织物疵点检测算法。首先将图像分为大小相同的图像块,采用局部二进制模式和灰度直方图分别提取图像块局部统计特征;其次针对每个当前图像块,随机选取K个其它图像块,分别计算局部二进制模式统计特征对比度和灰度统计特征对比度,完成基于上下文整体显著性分析生成视觉显著图;最后采用基于迭代最优阈值分割算法对显著图进行分割,得到织物疵点检测结果。实验结果表明,该算法综合了局部统计特征和整幅图像的上下文信息,可显著突出织物疵点区域,实现对织物疵点的有效检测。     

基于最大熵快速迭代算法和边缘算子的织物疵点分割

将信息熵引入图像处理中,把疵点图像分为背景和目标两部分,分别对两个区域进行处理;通过求最大熵值的快速迭代算法,在满足信息熵最大要求的前提下对织物疵点区域进行分割,然后利用Canny边缘检测算子对分割后的疵点图像进行边缘检测,从而达到识别织物疵点的目的。仿真实验结果表明,将最大熵快速迭代算法与边缘算子结合进行疵点分割识别的方法是有效的。     

基于信息熵的喷水织机织物疵点检测

为实现喷水织机织物上疵点的有效检测及疵点准确定位,本文提出一种基于二维信息熵的特征显著图的疵点检测方法。将待检测织物图像使用改进的同态滤波进行预处理,改善图像因光照不均对疵点检测产生的影响;利用图像基元信息熵与图像纹理的关系引入二维熵来反映图像纹理的空间分布,计算每个重叠的图像基元的信息熵,并把该熵值作为中心像素的灰度值,经归一化后生成一幅特征显著图;最后对显著图进行阈值分割得到疵点的轮廓,同时通过显著图得到径向投影差分序列对织物图像进行疵点判别。结果表明,本方法能够有效地抑制织物中重复的纹理背景,突出疵点部分,实现疵点区域的准确定位。     

基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法

提出了一种基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法。该算法首先对样本织物图像进行均值下采样处理,淡化和消除背景纹理对织物疵点检测的影响,然后将均值下采样处理后的图像经Frangi滤波器进行滤波,从而增强织物疵点部分以利于疵点的分割,最后对Frangi滤波后的图像进行阈值分割,分割出织物疵点部分。采用该算法对6种纹理织物进行处理,检测出26种疵点,92%的疵点能被准确的检测和定位,误报率为8%,检测效果较好。     

基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测

为解决周期性纹理织物图像的疵点检测及其轮廓精确分割问题,提出一种基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测方法。将待检测图像进行中值滤波和对数增强,并利用FT算法估计增强图像的显著图实现待检测图像的预处理;将基于归一化局部均值差分的灰度相似性检测参量和结构相似性检测参量结合,构建可测量更多类型周期性纹理织物图像的相似性度量函数,通过阈值化增强图像分块的相似性测量值实现疵点在显著图中的粗定位;最后对显著图粗定位图像分块进行超像素细分割及其二值化处理,并借助连通域分析剔除孤立点,获得完整的疵点轮廓。结果表明,本方法与常规3种方法相比,对周期性纹理织物图像的疵点检测准确率更高,且提取出的疵点轮廓更精确。     

基于Criminisi算法的非周期性印花织物缺陷检测

由于非周期印花织物颜色多变、花型复杂、印花缺陷纹理及背景纹理之间对比度低,导致织物缺陷不易被识别,因此给出一种Criminisi算法。首先,采用频率谐调(frequency-tuned,FT)显著性算法对印花织物缺陷图像进行显著性增强,突出缺陷的边缘轮廓;其次,利用大津阈值法对显著图进行二值化处理,并将得到的二值图作为图像修复时的Mask掩码图;最后,运用Criminisi算法对原印花织物缺陷图像进行修复,将修复的印花图像减去原印花缺陷图像,获得缺陷区域。实验结果表明,该方法能准确分割出非周期性印花织物的缺陷区域,如漏墨、污渍等,且检测准确率达97.39%。同时,实验过程中不涉及参数的调节。     

基于总变差的织物疵点分割方法

为解决当前机织物疵点检测方法精度不足的问题,提出了基于总变差模型的织物疵点分割方法,并着重分割经纬向尺寸小且异常不显著的疵点。首先应用奇异值分解低秩重建的方法将织物纹理背景去除,获取疵点异常图;然后通过构建总变差模型对疵点异常图进行最优化求解处理,得到不同约束下的疵点增强图;最后通过常规分割算法实现疵点的准确分割。实验结果表明:经总变差模型处理后的疵点异常图,其疵点与背景的可分割性得到显著提升。通过讨论总变差模型的参数对分割结果的影响,进一步验证了基于总变差的织物疵点分割方法的有效性和稳定性。     

Warp-knitted fabric defect segmentation based on non-subsampled Contourlet transform

Differing from the traditional Contourlet transform, the non-subsampled Contourlet transform (NSCT) is proposed to apply in warp-knitted fabric defect segmentation. First, the Laplacian pyramid is used to achieve the decomposition of original fabric image. Second, the high frequency directional sub-band coefficients are extracted by means of the non-subsampled directional filter bank. Then, choose the best high frequency sub-band coefficient at every level based on regional energy maxima and reconstruct the image. Finally, the legible defect profile is obtained by adaptive threshold method and morphological processing. The experimental results including the common defects, such as broken warp, width barrier and oil, show that the NSCT could attain the correct segmentation on directional defect and regional defect. This method fits the directional changes of warp-knitted fabric defect. It provides a new way to detect warp-knitted fabric defects automatically.     

基于图像局部方差的亮度矫正下番茄表面缺陷检测方法

目的:解决番茄表面缺陷颜色复杂多变、纹理变化不规则导致的缺陷提取不准确的问题。方法:提出一种考虑亮度矫正下基于图像局部方差的番茄表面缺陷分割方法。在采用直方图阈值分割方法分割花萼与茎疤以及领域像素加权和替代原像素的方法完成亮度矫正的基础上,将番茄表面灰度图像划分成若干图像块,使用图像像素方差对各图像块的颜色进行表征,将缺陷区域与健康区域区分开。使用SVM模型对番茄表面缺陷区域面积占原图中番茄面积的比例进行检测。结果:考虑亮度校正后对番茄缺陷区域提取准确率提高了27.74个百分点,在此基础上,与全局阈值、动态阈值、区域生长算法相比,基于图像局部方差的缺陷提取方法能够实现番茄表面缺陷的准确定位与完整提取,以缺陷面积比为输入的高斯-SVM模型对番茄表面缺陷检测的精度达96%。结论:考虑亮度矫正下,基于图像局部方差的SVM缺陷提取方法适用于番茄表面缺陷检测。     

基于平滑滤波和分水岭算法的重组织织物图像分割

针对带有重组织的织物图像特点,提出了一种根据纱线颜色进行图像分割的方法。首先将织物图像转化为Lab颜色模式,采用混合中值滤波算法滤除扫描噪声;其次通过设置色差容许值改变高斯权值的平滑滤波算法进行滤波,去除织物图像中的重组织阴影和同颜色纱线纹理,保留纱线颜色特征;然后提取织物图像的色差梯度,通过分水岭算法进行图像分割,获得区域标记图像;最后将颜色相近的分割区域进行合并,得到织物图像的分色索引图像。实验结果表明,提出的算法可以对重织物图像进行较为准确地分割。     

应用小波域高斯差分滤波的起球疵点客观评价

受织物背景纹理多样性以及起球疵点特点的影响,传统的图像处理算法难以满足起球疵点自动检测和客观评价需要,为此,提出一种基于小波域的高斯差分滤波起球客观等级新方法。首先,对起球疵点图像进行小波多层分解,实现周期性背景纹理信息与起球信息的分离;然后,选择合适的小波分解子图进行高斯差分滤波,消除噪声以及光照不均等缓变的背景信息,提高起球信息的显著度;在此基础上,根据起球特征设定阈值对起球疵点图像进行分割,并提取起球特征;最后,通过人工神经网络进行起球疵点客观等级评价。试验结果表明,本文方法用于起球疵点客观等级评价是可行且有效的,且具有较强的抗干扰能力。     

基于改进判别性完整局部二值模式与格分割的织物瑕疵检测方法

为解决传统的完整局部二值模式在织物疵点检测时存在直方图维数过高和特征冗余并且在小区域图像变化幅度剧烈或变化幅度平缓时存在局限性的问题,提出一种改进判别性完整局部二值模式并结合自动格分割的织物瑕疵检测方法,该新算法可分为训练和测试2部分。通过实验将该算法、小波预处理的黄金图像相减方法、布林线指标方法、正则带方法进行对比,针对2 种纹理3 类瑕疵的织物图像数据集进行测试。结果表明,该方法对星形图案和箱形图案纺织品检测效果较好,一部分的查全率可达到0.99,大部分检测结果的查全率均在0.90 以上。