共查询到17条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
2.
3.
4.
针对实际纸病检测应用中采集到的图像分辨率越来越高,在图像处理过程中出现数据维数过大的问题,提出一种基于鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的纸病图像分割算法,该算法将纸病图像对应的矩阵分解成稀疏矩阵和低秩矩阵。在后续检测中只需选取稀疏矩阵对应的图像进行检测就可以满足纸病检测的要求,有效减少了计算量,最终节省了整个纸病检测环节的检测时间。仿真结果表明,该方法可用于纸病图像的分割,并且具有良好的分割效果。 相似文献
5.
6.
在图像分割中,确定阈值是关键,但已有选择阈值的方法多是单阈值法,不适用于多目标识别.鉴于此,提出了一种改进的基于一维Otsu的多阈值分割算法.该算法通过对图像多次分类、使用分离变量合并多余的分类、使用松弛变量搜索阈值等方法提高了运算速度.实验效果验证了该算法的有效性. 相似文献
7.
8.
9.
10.
瞳孔的边缘检测是虹膜提取的一个重要技术内容,本文提出了一种简单有效的虹膜内边缘定位算法,以虹膜图像灰度直方图为基础,通过寻找瞳孔区灰度分布范围的方法确定分离瞳孔的灰度阈值,并利用灰度投影法定位虹膜内边缘。实验结果表明,文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位。 相似文献
11.
基于小波变换和阈值分割的织物疵点边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
The edge detection of fabric defects is the base of geometrical features extraction and the essential process of the fabric defects identification, This paper proposed a method for fabric defects edge detection based on discrete stationary wavelet transform (DSWT) and optimal threshold segmentation algorithm (OTSA). Firstly, the background of fabric defects picture was removed, then it was executed through DSWT and enhanced by the Laplacian operator. Finally, the edge detection was carded out with both OTSA and morphological operation. By contrast, this method is better than the classic ones, and is effective to fabric defect edge detection. 相似文献
12.
13.
14.
提出一种改进YOLOv7的纸张表面缺陷一步式检测算法。首先将注意力机制模块CBAM融合到主干和特征提取网络结构,从空间和通道2个维度提取信息,提升小目标纸病特征提取准确性和算法稳定性;将ASPP空洞卷积加入主干网络SPP中,ASPP可以进一步扩大感受野,使较小目标的特征信息在网络传递时得到保留,解决了小目标信息量不足的问题,进而提高小目标纸病识别的性能。通过自制纸病数据集检测实验,与YOLOv7相比,精确率、召回率及平均精确率均值mAP 0.5分别提升了1.5、2.3和2.1个百分点。 相似文献
15.
造纸加工工艺的进步带动了纸机加工车速的提升,同时也带来了更加复杂的纸病处理问题。基于位平面理论,构建了一种新的纸病检测数学形态算法,旨在为现代造纸加工行业中的纸病检测工艺提供一种抗干扰能力强、定位准确以及运算较为简单的数学形态算法。首先对位平面技术的理念和运行策略进行分析;其次对基于位平面的纸病检测算法进行论述,从自适应中值滤波、获取图像的增强位平面、用数学形态学算法进行边缘检测等角度进行了详细研究;最后对该种类的纸病检测数学形态算法进行方针结果分析,认为该种算法能够在运算简单的基础上,更好地检测出纸病缺陷提供优良的纸病检测抗干扰性的定位精准性算法。 相似文献
16.
17.
为了解决纸张缺陷检测中多个纸病区域的提取实时性问题,提出了一种采用“先分块、后合并”思想直接对实时图像数据流进行处理的并行化纸病提取算法。该算法充分利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理特性,在跨时钟域对图像数据进行传输的同时,在另一个分支流程中并行地对分块缺陷连通域进行标记以获取每个缺陷的相对位置坐标,最后以包围盒的形式提取出纸张缺陷区域。该算法基于分块思想,分支处理过程不需要消耗主流程额外的处理时间且硬件资源占用率极小。实验结果表明,该算法能够准确、快速地提取出各种常见纸张缺陷,具有很强的灵活性和实时性,能够满足在线纸病检测的实时性要求。 相似文献