基于二维小波变换的织物色柳疵点检测

色柳是染整过程中形成的常见疵病,在纺织品的疵点自动检测识别中,疵点信息的检测最为关键。文章提出了色柳疵点的检测方法,利用图像的色彩模型提取不同的颜色值,并通过小波变换的多分辨率技术进行疵点的提取。实验表明该方法是可行的。     

基于自适应小波三层分解的织物疵点检测

提出了运用自适应正交小波对织物图像进行三层分解的织物疵点检测方法。通过借鉴Daubechies的构造条件构造织物自适应小波,由自适应小波对织物图像进行三层分解,将疵点信息融合后设定固定的闻值进行二值化。同采用DB族小波分析结果比较与实验检测,表明此方法有效。     

基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测

探讨基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测技术。为准确检测织物疵点,采用小波变换对预处理后的织物图像进行分解,小波分解后不同的子图像反应了织物的不同细节信息,从小波分解后的水平细节子图像和垂直细节子图像中提取特征参数,特征参数的提取采用灰度共生矩阵法,将提取到的特征参数送入训练过的BP神经网络,进行检测疵点,达到疵点织物融合、形态学和阈值处理并显示疵点的目标。实验证明:该方法行之有效。认为:寻找更适合的方法提取更有效的特征值和改进神经网络可以提高识别效率。     

基于小波熵的织物疵点检测方法

探讨利用小波熵检测织物疵点的新方法。在采用二维离散小波变换对织物图像进行分解的基础上,引入了熵的概念,将小波熵作为织物图像的特征值,把熵值看作系统紊乱程度的度量,由此得到织物图像的小波熵特征值,通过与正常织物经过二维小波变换后提取的小波熵值相比较,熵值大者即认为有疵点存在。通过对不同组织织物和几种典型的织物疵点进行检测,试验结果表明该方法有效可行。     

基于小波变换和阈值分割的织物疵点边缘检测

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.     

基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点检测

针对织物表面疵点自动图像检测问题,提出一种基于尺度变换的Gabor滤波器织物疵点提取方法,该方法使Gabor滤波函数的比例伸缩尺度随中心频率而变化。用Gabor尺度变换的3个尺度和4个方向的滤波器组分别与正常和待识别的疵点织物图像进行卷积,提取正常与异常织物纹理特征,从而得到偏差图像。再对偏差图像进行融合,使织物疵点突显出来。最后通过阈值处理检测出织物疵点。对缺经、缺纬、经纬交错和油污4种常见织物缺陷的实验结果表明,这种方法是有效的。     

基于小波包的织物疵点检测

本文采用最佳树形结构小波包变换算法,并抽取表征织物图像纹理的中频频带的子图像,计算出其的能量值和熵值作为疵点检测的特征量,并与正常图像的特征值进行比较,以判断是否有疵点存在。文章同时采用平纹棉白布的几种典型疵点形态进行了检测,试验结果表明该方法有效可行。     

应用单演小波分析的织物疵点检测

为了解决现有织物疵点检测算法对种类繁多的疵点形式尤其是对微弱纹理变化疵点的适应性较弱问题,提出以单演小波分析工具为基础的织物疵点检测算法。通过拉普拉斯分数阶算子与多重调和样条构建各向同性拉普拉斯小波后,对其进行Riesz变换构建Riesz–拉普拉斯小波,实现了织物图像的单演小波分析。对单演小波分析结果中的多分辨率方向与振幅子带,分别设计了最优响应子带判断标准以及最优响应子带分割方法。实验结果表明,本文提出的检测算法可有效分割不同织物纹理中的多种类疵点,分割结果可反映疵点位置与轮廓,对342幅实验样本图像实现了97.37%的检出率,具有较好的自适应性与鲁棒性。     

基于显著纹理特征的织物疵点检测方法

针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。首先,鉴于Tamura纹理模型具有分辨能力强、旋转不变性以及算法鲁棒性强的特点,提出了多尺度度量局部纹理粗糙度的改进算法,以增强纹理分辨能力;然后,结合织物疵点图像视觉显著性分析,基于局部纹理最佳窗口,通过提取与融合粗糙度、对比度和方向生成视觉显著性特征图,以显著突出织物疵点区。经TILDA织物纹理图库数据的实验测试,结果表明,与其他相关方法相比,此方法在有效抑制显著纹理背景的同时,检测的目标疵点具有较好的一致性和完整性。     

基于小波分解和奇异值分解的织物疵点检测

探讨基于小波分解和奇异值分解的织物疵点检测效果。运用三种算法进行了织物疵点检测。采用基本奇异值分解法进行机织物疵点检测,检测结果受噪声影响较大;采用Haar小波对待测图像进行除噪,边缘检测性较弱。利用Gabor小波良好的图像边缘敏感度、方向和尺度选择性,进行图像滤波,再进行SVD分解。结果表明:Gabor小波和SVD的融合算法可以对图像多种方向多种尺度进行调节,检测效果较好。认为:Gabor小波和奇异值分解相融合算法可应用于机织物疵点检测。     

基于计算机视觉的织物疵点自动检测方法研究

为了快速、准确地检测织物上存在的疵点,提出了一种基于计算机视觉的织物疵点自动检测方法。用具有高分辨率的CCD摄像头,在可移动云台及可调标准光源的照射下,捕获织物图像,存储至计算机;采用能量、方差、熵、极差、对比度作为特征值,进行织物图像的特征值提取与归一化处理;基于小波分析方法,提出自动选择子图像的小波重构方法,将织物图像中的疵点部分分离出来进行定位、识别。经试验证明,该方法具有检测速度快、定位准确等优点。     

基于图像线灰度和BP神经网络的织物疵点检测

探讨织物疵点自动检测的方法。通过对4种常见织物疵点的图像进行线灰度曲线分析和处理,提取疵点图像的特征值,送入BP神经网络进行识别,从而实现织物疵点的检测。试验结果表明,该方法取得了较好的检测效果,织物疵点识别率达到93%以上。认为,此法能够有效识别出织物中的几类常见疵点,应进一步研究,以提高其识别准确率。     

基于小波分析和统计分析的织物疵点检测

根据疵点形态特征上的差异而采用不同检测方案的思想,在图像的空间域中,采用改进的标准差方法检测油污、破洞等没有方向性的疵点:在图像频率域中,结合二阶统计分析,用纬向的矩形窗口分割图像小波分解的垂直分量并检测缺纬、双纬等纬向疵点;用经向的矩形窗口分割图像小波分解的水平分量并检测断经、双经等经向疵点.为确定窗口分割的最佳宽度,研究提出一种基于灰度差分和窗口分割迭代算法.实验表明:方法实现了油污、破洞、断经、缺纬4类疵点的准确检测与分类.     

基于快速傅里叶变换与织物纹理能量算法的起毛起球织物纹理滤除

在织物起毛起球图像处理过程中,织物纹理信息的滤除是实现毛球分割至关重要的一步,而不同的图像包含的纹理、毛球信息不同,在用傅里叶变换对图像进行处理时需要采用不同滤波半径。因此,在处理过程中选取的滤波半径是实现纹理滤除的关键因素。本文将快速傅里叶变换与织物纹理能量的算法相结合,根据能量2次差值拟合曲线实现毛球与纹理分离时最佳滤波半径的自动获取,然后通过反傅里叶变换得到分离的纹理信息和毛球信息,实现织物纹理的滤除,最后分割出完整的毛球信息。