基于特征融合与低秩分解的织物疵点检测

研究基于特征融合与低秩分解的织物疵点检测算法。采用超像素分割方法将待测图像分割为超像素块;分别提取各块灰度和HOG特征,构造融合特征矩阵;利用低秩分解方法将融合特征分解为低秩背景和显著疵点,依据显著度大小得到疵点显著图;最后选择最大熵阈值分割方法对显著图分割,得到检测结果。选取TILDA标准织物图像库验证算法有效性。结果表明:提出的算法能有效检测出织物疵点所在位置和形状。认为:本文提出的算法自适应能力较强,适用较多疵点类型,具有较高疵点检出率。     

应用方向梯度直方图和低秩分解的织物疵点检测算法

织物疵点检测是织物表面质量控制的关键环节。基于方向梯度直方图(HOG)和低秩分解,提出一种有效的织物疵点检测算法。首先,将织物图像划分为大小相同的图像块,提取每个图像块的HOG特征,并将图像块特征组成特征矩阵,针对特征矩阵构建有效的低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,生成低秩阵和稀疏阵;最后采用改进最优阈值分割算法对由稀疏阵生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。实验结果表明,低秩分解能有效实现织物疵点的快速分离,与已有方法进行对比,本文方法能显著提高复杂织物纹理图像的疵点检测性能。     

基于多分辨率的全局及局部显著性的色织物疵点检测

为提高色织物疵点检测效率和准确性,提出一种融合多分辨率的全局及局部显著图的色织物疵点检测方法。针对织物疵点及纹理的频谱特征,通过高斯金字塔生成不同分辨率图像,采用小波变换的全局显著性算法,以及傅里叶变换融合的方法得到全局综合显著图。使用基于图论的显著性(graph-based visual saliency, GBVS)算法计算织物图像局部显著性。加权融合全局及局部显著图得到综合显著图,并进行图像分割及形态学操作对疵点区域进行检测。使用不同算法对5种不同类型色织物疵点进行检测,结果表明:提出的方法的疵点检测率达92.0%,与传统方法相比有较大提高,且检测时间较短。     

应用上下文视觉显著性的色织物疵点检测

为实现色织物疵点的有效检测,提出一种应用上下文视觉显著性的疵点检测方法。根据上下文视觉显著性的原则,将织物图像分为大小相同的图像块;然后针对每个图像块,选取K个与其最相似的图像块计算与该图像块的差异值之和,用该差异值之和表示该图像块中心像素的显著性;从而生成一幅视觉显著性图;最后对显著性图进行阈值分割,得到色织物疵点的检测结果。为验证该算法的有效性,将带有纬缩、破洞和跳花等区域性疵点的素色、条纹和格子色织物图像作为样本进行检测。结果表明:该方法可较好地抑制不同种类织物的纹理背景,突出疵点区域,实现疵点的有效检测,该方法在色织物疵点检测上具有一定的可行性。     

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。     

改进频率调谐显著算法在疵点图像分割中的应用

为提高织物疵点分割精度,提出了一种用于织物疵点图像分割的改进频率调谐显著（FT）算法。首先,利用织物疵点和背景区域透光率的不同,将光源和相机分别置于织物两侧来获取图像,提高疵点区域对比度;其次,应用非局部均值滤波器（NLM）替代FT 算法中的高斯滤波器,增强对背景纹理的平滑和降噪能力;研究发现NLM滤波器中滤波参数对疵点分割精度影响较大,提出了基于平均最大类间方差的参数优化方法;然后,将改进FT 算法应用于疵点图像预处理,进一步提高疵点对比度;最后,使用最大类间方差法对疵点显著图进行分割。对2 种不同织物疵点图像的分割实验结果表明,使用改进FT 算法对粗经、竹节、结头、断纬、油污和破洞等常见疵点图像进行预处理,可显著提高疵点分割精度。     

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。     

应用视觉显著性的小提花织物疵点检测

为实现小提花织物的疵点检测,提出了一种基于视觉显著性的疵点定位与分割方法。针对小提花织物的花型具有周期性的特点,通过对织物图像进行快速傅里叶变换和形态滤波来抑制正常花纹的显著性,突出疵点区域的显著性,以获取图像的全局显著图;然后使用基于图论的视觉显著模型来计算图像的局部显著图,并对全局和局部显著图进行合并生成综合显著图;最后使用最大熵法对综合显著图进行分割,以得到疵点目标。实验结果表明,在对横裆、破洞、断头、打结和跳花等5 种瑕疵进行测试时,该方法的正确率高达93.5%,非常适合于对小提花织物进行疵点检测。     

基于视觉显著性的平纹织物疵点检测

受检测环境及疵点特点影响,传统的检测算法难以满足疵点动态检测。本文提出基于视觉显著性疵点动态检测的新方法。首先,对采集图像进行特征提取形成特征图;其次,对特征图进行小波多层分解形成特征子图;在此基础上,对分解后的特征子图进行中央周边操作构建特征差分子图;然后,通过特征差分子图的融合策略形成显著图;最后,采用阀值法分割出兴趣区,并通过区域生长分割出疵点目标。试验结果表明,该方法能够完整检测出平纹织物疵点信息,并且具有较强的抗干扰能力。     

应用局部纹理特征的无监督织物瑕疵检测算法

针对当前算法对种类繁多瑕疵,尤其是经纬向瑕疵适应差问题,提出一种应用局部纹理特征的无监督织物瑕疵检测算法。这种算法采用无监督检测方案,检测过程中不需要参考样本。在检测过程中,首先根据瑕疵稀少性特点,直接从整体织物图像中获取表征局部织物纹理的局部二值模式直方图特征;然后利用机织物经纬交织特点对局部织物图像沿经纬向投影,并在此基础上提取特征;最后计算所提取特征的瑕疵异常图,并对其进行权重方式融合后实施阈值分割,实现瑕疵检测。实验结果表明,所提出的投影特征能有效表征局部织物纹理,与局部二值模式特征结合使用能有效检测织物瑕疵。     

服饰设计视觉显著性检测

为快速、批量化检测服饰品的视觉兴趣度,依据人眼视觉注意模型,利用自底向上的视觉显著性检测方法描述服饰图像的视觉显著性。提取服饰图像的亮度、色彩、纹理方向 3 个底层特征,利用多尺度的分解方法构建出图像的多特征通道;采用归一化合并的方式对特征显著图进行滤波;对形成的 3类特征图进行融合,根据显著程度绘制视觉热点图及亮度图,从而划分图像的视觉显著区域,并进一步提出了视觉覆盖率和分散度 2个指标,用以对服饰图像的视觉显著性差异进行量化和评价。对常见色块、不同纹理织物、服装及配饰图视觉显著度进行实验检测,结果表明,本文方法可有效地描绘出图像视觉显著区域,快速、客观地评定出服饰图像的视觉显著度。     

Fabric defect detection based on the saliency map construction of target-driven feature

In inspection of fabric surface quality in production line, small defects have to be detected in a large background. In this paper, a new method is put forward to detect fabric surface defect by target-driven features. First of all, surface defect feature of fabric is analyzed; and then, area feature of and number feature of defects are used as tasks, which drive to enhance saliency of defective regions and to form feature saliency maps; finally, by using threshold segmentation, fusion, and filtering, fabric defect is gained from the feature saliency maps. Experiments show that the detection algorithm, compared with classic defect algorithm, can achieve accurate segmentation of the surface defects, better anti-noise ability, higher detection accuracy, which has a strong applicability on the fabric defect detection, and provides the possibility for realizing automatic detection of textile industrial product surface defect.     

基于低秩分解的织物疵点检测

针对传统低秩分解法导致的图像信息过度丢失和织物弹性导致的歪斜问题,提出一种基于Beta范数的改进低秩分解检测方法。首先,通过提取织物图的基元特征构造先验信息图。其次,采用Beta范数代替低秩分解中的核范数,并由先验信息图引导低秩分解方法对织物图进行分解,解决了传统低秩分解方法中核范数导致的图像信息过度丢失的问题。进而,提取织物图的方向梯度直方图(HOG)特征构造后验信息图,并将后验信息图和通过低秩分解得到的稀疏分量进行哈达玛乘积获得显著图,解决了织物弹性导致的歪斜问题。最后,利用最优阈值分割得到疵点图。将实验结果与已有的4种方法进行对比,结果表明,该方法可以有效抑制歪斜干扰,且检测时间更短。     

Objective evaluation of fabric pilling based on bottom-up visual attention model

In this paper, an objective and reliable evaluation method of fabric pilling using a bottom-up visual attention model with higher accuracy is presented. Through analyzing visual attention mechanism and pilling characteristic, a new attention mechanism model is designed to detect pilling information, by which the contrast between pilling and background texture is enhanced in the saliency map constructed. And then, Otsu algorithm is adapted to segment the interesting region from saliency map, and area mean of foreground target is thought as the segmented threshold to separate pilling from interesting region. On this basis, extracting pilling features from the pilling binary images are classified through BP neural network. Experimental results show that compared with the traditional detection methods, the proposed method can evaluate objectively pilling grade effectively, and correct classification rate is over 94%.