基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换;首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果;实验结果证明,文章提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果.     

基于小波自适应去噪和最大熵的织物疵点检测

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。     

基于二层自适应正交小波的疵点检测

本文提出了基于二层自适应正交小波的织物疵点检测方法.首先介绍了织物纹理图像的二维正交小波变换,在此基础上借鉴Daubechies小波构造过程,阐明了二层自适应正交小波的构造方法,然后对图象进行二层小波分解,分别比较无缺陷图像与待检测图像二层分解后的纬向和径向子图像,得到纬向和径向疵点信息,最后将两个方向上的疵点信息融合,得到检测结果.实验证明该方法是有效的.     

基于二层自适应正交小波的疵点检测

本文提出了基于二层自适应正交小波的织物疵点检测方法。首先介绍了织物纹理图像的二维正交小波变换．在此基础上借鉴Daubechies小波构造过程，阐明了二层自适应正交小波的构造方法，然后对图象进行二层小波分解。分别比较无缺陷图像与待检测图像二层分解后的纬向和径向子图像，得到纬向和径向疵点信息，最后将两个方向上的疵点信息融合．得到检测结果。实验证明该方法是有效的。     

基于离散小波变换的织物疵点检测方法

提出了一种基于离散小波变换的织物疵点检测新方法。首先通过对采集织物图像进行小波变换,然后把子图分割为相互连接、互不交叠的子窗口,计算每个子窗口小波系数的标准差作为特征值,最后对这些特征值再次计算标准差与极差,以此作为依据与正常织物进行比较,实现对织物疵点的检测。通过对不同疵点进行检测实验,证明了该算法是可行有效的,检测的正确率平均可达90%以上。     

基于Radon小波低分辨率的织物疵点检测算法

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。     

基于改进滤波器与小波的印花织物边缘提取

对部分印花织物图像中存在的丰富纹理信息和混合噪声影响后续印花织物图案提取等深层次处理问题进行研究,提出一种基于改进滤波器与小波模极大值法的印花织物图像边缘提取算法.利用皮尔逊相关系数改进阿尔法均值滤波器,运用连分式逼近思想确定权值;利用自适应权值公式确定权值来改进中值滤波器;利用图像信息熵自适应增大小波模极大值的梯度幅值,根据梯度图像改进二维Otsu算法求取最优分割阈值.实验结果表明,该算法预处理后的图像得到了较好的去噪效果,提高了印花图案边缘提取质量,有利于后期更深层次处理.     

基于DSP和图像分割的织物疵点实时检测方法

疵点自动检测是纺织品缺陷在线检测领域的一个研究热点;为满足高速实时疵点检测应用要求,构建了基于TMS320DM642的织物疵点检测硬件系统;该系统由光源与成像、图像采集与实时处理、结果显示与统计分析等部分组成,能充分利用数字信号处理器的高速运算能力,有效提高系统的检测速度;并提出一种基于自适应阈值分割的疵点检测算法,通过增强织物图像灰度直方图波谷对应阈值的检测概率,有效提高了疵点图像的分割准确性;最后,在所建硬件系统平台上利用该算法进行了棉坯布疵点检测实验,疵点检出率达到93.6%;结果表明,本系统可自动实时检测织物疵点,且检出效率高。     

基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘检测

基于小波的多尺度织物疵点边缘检测算法只能在水平、垂直和对角方向获取边缘信息,容易造成方向性边缘的丢失。提出一种基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘提取算法,对织物疵点图像Contourlet分解后多个方向上的高频子带系数进行自适应阈值去噪,求取各方向子带系数的模极大值,将高频模极大值系数与低频系数进行反变换,通过直方图统计及去除孤立点的细化方法得到织物疵点边缘。仿真结果表明,该方法得到的疵点边缘信息更加丰富,尤其对棉结等区域类疵点能得到更加逼近疵点真实边缘的检测结果。     

基于Gabor小波变换的帘子布疵点检测研究

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。