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1.
鉴于织物疵点类型的多样性和传统人工检测方法的低效率,为更有效地检测织物疵点,提出一种新的基于图像显著性特征的织物疵点检测方法——SGE。将原织物图分成相同两份:一份利用改进的基于频率的显著性区域(FSR)方法提取区域特征,粗定位疵点位置。另一份先Gabor滤波,取Gabor模图为输出特征;再利用基于像素的显著性区域(PSR)方法进行区域特征提取,细定位疵点位置;然后利用最大熵分别对粗细定位的疵点图进行分割,再融合;最后描绘轮廓,计算周长和面积,去除孤立点,得最终检测结果。采用OpenCV算法库,选取了4种具有代表的织物疵点图片进行验证。实验结果表明,这种粗细定位疵点的方法能够获得较好的检测结果,无需事先学习,能够满足实时性要求。 相似文献
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针对织物疵点检测问题,提出了一种基于Gabor滤波器和方向梯度直方图(HOG)特征的织物疵点检测算法。首先使用3个尺度、4个方向的Gabor滤波器组对织物图像进行滤波,并做融合处理,增强织物图像疵点区域和背景纹理之间的对比度;然后使用双边滤波减弱图像背景纹理和噪声的影响;最后将图像划分成均匀子块,提取每个子图像块的HOG特征,利用图像疵点区域和背景纹理的HOG特征差异进行阈值分割实现织物疵点的检测。实验选取5种常见织物疵点进行验证,并与传统的Gabor滤波算法进行了实验对比,结果表明该算法可以较好的抑制织物背景纹理的干扰,更加准确的检测出织物疵点。 相似文献
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给出了基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法。在分析Gabor滤波器时频特性的基础上,针对素色坯布织物疵点图像,设计了椭圆形多尺度多方向的Gabor滤波器组,并应用该滤波器组在频域对织物疵点图像进行滤波处理,对滤波后的多幅图像进行融合与分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现了疵点的检测。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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Gabor小波变换已经成功地应用到各种机器视觉实例中,如纹理分割、边缘检测等。给出了一种基于多通道Gabor滤波器技术实现高速实时帘子布疵点检测方法。在多尺度多方向上分别对具有规则纹理结构的织物图像进行Gabor滤波,并对滤波后的多幅子图像进行融合分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现对织物疵点的实时检测。该方法用于帘子布的缺陷检测,具有识别能力强、实时性好等优点,实验结果证明该方法是有效可行的。这种方法也可以用于检测有规则纹理结构的表面及物体。 相似文献
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给出一种基于多通道Gabor滤波器技术实现高速实时帘子布疵点捡测方法。在多尺度多方向上分别对具有规则纹理结构的织物图像进行Gabor滤波,并对滤波后的多幅子图像进行融合分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现对织物疵点的实时检测。该方法用于帘子布的缺陷检测,具有识别能力强,实时性好等优点。可以用于检测有规则纹理结构的表面及物体。 相似文献
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提出了一种基于小波域Context模型系数自适应阈值去噪和最大熵分割原理相结合的织物疵点检测方法。对织物疵点图像各层小波分解后的高频Context模型系数进行自适应阈值处理.然后利用最大熵原理进行分割。该方法在提高峰值信噪比的同时能够更有效的检测出织物疵点区域。 相似文献
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针对虹膜识别系统中的伪虹膜攻击,提出一种基于多方向Gabor滤波的虹膜活体检测方法.该方法首先对目标图像进行预处理,然后对预处理后的虹膜图像进行多方向的Gabor滤波并求出特征区域上半部和下半部的熵值差;最后计算各个方向的差值和作为评判虹膜真伪的标准.实验表明,该方法能够有效地辨别真假虹膜. 相似文献
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为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法。该方法通过离线构建Gabor小波神经网络,结合Levenberg-Marquardt算法优化得到最优解,重构无瑕疵的布匹图像,以削弱在线检测时布匹纹理对瑕疵检测的影响,从而能够于在线实时监测过程中凸显布匹瑕疵,最终从融合图像中得到瑕疵区域。通过对霉点、断经、油污、破洞四种常见的布匹瑕疵图像进行检测,表明该方法能够满足对瑕疵的实时分割要求。 相似文献
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This paper studies the application of advanced computer image processing techniques for solving the problem of automated defect detection for textile fabrics. A new defect detection scheme is proposed, which consists of an odd symmetric real-valued Gabor filter, an even symmetric real-valued Gabor filter and one smoothing filter. In developing the scheme, the Gabor filters are designed on the basis of the texture features extracted optimally from a non-defective fabric image by using a Gabor wavelet network (GWN). The performance of the proposed defect detection scheme is evaluated off-line by using a set of fabric images taken from a database consisting of a wide variety of homogeneous fabric images. The results exhibit accurate defect detection with low false alarms, thus showing the effectiveness and robustness of the proposed scheme. To evaluate the performance of the proposed defect detection scheme further, real-time tests are conducted by using a prototyped automated defect detection system. The experimental results obtained further confirm the efficiency, effectiveness and robustness of the proposed detection scheme. 相似文献
13.
针对纺织过程中可能出现的瑕疵问题,提出了一种新的织物疵点分割方法--四分法和织物疵点特征提取方法--Radon小波低分辨率特征(RWLRC)。该算法先将织物图像经过Gabor滤波器预处理,再将预处理之后的织物图像等分成四部分,通过4部分的最大值与最小值确定阈值并分割。将疵点形状的二值图像进行Radon变换并得到特征曲线,应用Mallat塔式分解算法进行特征降维,最后由神经网络进行状态识别和特征分类。实验结果表明,四分法无需与正常织物对照分割,具有自适应性,Radon小波低分辨率特征的特征值只有3维,具有特征维数低、疵点形状描述准确等特点,所提方法可以有效检测与识别缺纬、缺经、油污、漏洞等常见疵点。 相似文献
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织物缺陷的自动检测是纺织行业所面临的技术难题之一。为了对织物缺陷进行快速准确的自动检测,建立了一种基于Gabor滤波器的织物缺陷自动检测方法,即首先根据无缺陷织物的结构特征,应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值;然后将待检图像通过滤波和分割来得到检测结果,同时根据响应矩阵的极小值点来计算缺陷的形状特征。该方法应用于帘子布的缺陷检测的实验结果证明,该方法是可行的和有效的,而且还具有适用性广、识别能力强、检测速度快等特点。 相似文献
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基于Gabor滤波器的快速人脸识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统人脸识别方法中所提取特征维数高、计算量大等缺点,提出一种新的正面人脸识别算法。新算法融合了半边人脸识别方法、Gabor滤波器、基于互信息判据的Gabor特征筛选来进行人脸识别。新算法将人脸图像分为左右两个部分,计算并比较人脸图像左右半边脸的熵,选取熵值较大的半边人脸图像进行Gabor特征提取。利用二值分类器判别单个Gabor特征的分类能力,选取分类能力较强的特征(最具判决力的特征)。再利用互信息判据对Gabor特征进行第二次筛选,以减小特征之间的冗余度。最后利用最近邻判别器来进行人脸识别。实验结果表明,新算法的识别率优于传统半边脸识别方法,识别速度也优于传统的利用Gabor滤波器进行特征提取的方法。 相似文献