基于局部熵的织物疵点检测与识别的研究

将织物图像分成大小相同的局部窗口 ,在局部熵最小的窗口区域内分割出疵点图像 ,并用数字形态学中的开运算滤除噪声 ,计算疵点形状因子等作为识别参数 ,此法因能避免对整幅图像进行复杂运算和提取特征参数时对图像的全局搜索 ,故具有识别准确率高、检测速度快等优点。     

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。     

基于加权局部熵的织物疵点检测

探讨基于加权局部熵的织物疵点检测方法的效果。针对图像的局部熵在织物疵点检测中的缺陷,在局部熵的基础上提出了加权局部熵的检测方法,并对织物缺纬、断经、破洞疵点进行了检测。结果表明:基于加权局部熵的织物疵点检测方法识别率在90%以上。指出:相比单一局部熵的方法,此方法在缺纬、断经、油污、破洞四类常见疵点的检测上更方便、更精确。     

纹理织物疵点窗口跳步形态学法检测

针对纹理织物疵点自动检测时因生产速度快造成的织物抖动以及检测速度难以匹配问题,提出窗口跳步形态学法纹理织物疵点检测算法。使用该算法对图像进行窗口分割及预处理后,首先对纹理织物图像的纹理特征进行分析,然后设计形态学算子进行腐蚀操作,最后使用连通域分析来确定疵点大小及位置。仿真实验及工厂实际应用表明,该算法可有效克服工业生产中纹理织物抖动造成的图像明暗不均,可检测出纹理织物中存在的破洞、经纬疵点、污渍、断线、折痕和结头等各种疵点,而且检测速度明显优于快速傅里叶变换特征点算法以及传统形态学检测算法。实时检测速度超过80 m/min,疵点检测精度为0.1 mm,满足实际生产需求。     

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。     

基于图像最大熵的织物疵点检测方法

对织物表面疵点自动识别方法进行了探讨.将信息熵引入图像处理中,先通过最大熵快速迭代算法对织物疵点区域进行分割,把疵点图像分为背景和目标两部分;然后找出疵点区域的中心并求出疵点区域在纬向和经向上的方差;最后通过两者的比值与设定常数的比较,判断出疵点类型.仿真实验表明该方法对常见织物疵点的检测是有效的.     

基于Gabor滤波器的织物疵点检测

从疵布结构纹理模型出发阐述Gabor滤波器疵点边缘增强原理。根据织物特征设计织物自适应Gabor滤波器,确定Gabor滤波器的中心频率。再利用设计好的Gabor滤波器对方向性特征畸变织物疵点进行增强,并通过阈值处理完成疵点边缘检测。实验证明,织物自适应Gabor滤波器对方向性特征畸变疵点具有良好的边缘增强效果,可以突出织物纹理的能量,抑制疵点纹理的能量,同时该算法的最高检测速度可以达到7m/min。     

基于计算机视觉的织物疵点检测

织物疵点种类繁多,建立织物疵点自动检测系统需要强力高效的检测算法。基于织物表面特征的疵点检测方法可分为三类：统计方法,频谱方法和基于模型的方法,本文通过对现有的疵点检测方法实用性的分析综述表明,三种方法相结合比单一算法更有效。     

基于改进局部自适应对比法的织物疵点检测

为提高织物疵点检测的准确率和检测效果,采用了一种基于最相似邻域的背景估计法来进行检测。首先,利用同态滤波对图像进行预处理;然后,以滤波后图像每个像素点为中心点,以11像素×39像素的窗口大小为中心区域,通过计算中心区域与周围邻域的相似度,利用最相似的邻域进行背景估计;最后,利用背景差分原理获得目标图像,并采用阈值分割和形态学方法对图像进行处理,最终获得检测结果。实验结果表明:此方法优于传统的检测方法,不仅能够检测到复杂背景下的疵点图像,而且对不同组织及光照因素影响下的织物疵点图像同样具有很好的检测结果,检测准确率可达98%,具有较高的适用性与检出率,也具有一定的抗干扰性。     

基于多尺度Laws纹理能量和低秩分解的织物疵点检测算法

为提高织物疵点检测算法对简单纹理织物、模式纹理织物及条纹纹理织物检测时的普适性和准确性,提出了一种基于多尺度Laws纹理能量和低秩分解的织物疵点检测算法。首先,对织物图像进行直方图均衡化并将处理后的图像均匀划分为子图像块;其次,对每个子图像块提取28个纹理能量特征(利用7个Laws滤波模板在 4个尺度上提取),计算所有子图像块提取到的特征均值并组成特征矩阵;然后,利用特征矩阵构建低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,得到低秩部分和稀疏部分;最后,由稀疏部分生成疵点显著图,采用迭代阈值分割法对其进行分割,得到织物疵点检测结果。为验证该算法的有效性,在织物图像数据集选取了包含错纬、断经、跳花、破洞等常见疵点的织物图像,并将实验结果与已有3种算法进行了对比。实验结果表明,该算法在简单纹理织物、模式纹理织物及条纹纹理织物检测上具有更好的普适性和准确性,且检测效率具有一定优势。     

基于最大熵快速迭代算法和边缘算子的织物疵点分割

将信息熵引入图像处理中,把疵点图像分为背景和目标两部分,分别对两个区域进行处理;通过求最大熵值的快速迭代算法,在满足信息熵最大要求的前提下对织物疵点区域进行分割,然后利用Canny边缘检测算子对分割后的疵点图像进行边缘检测,从而达到识别织物疵点的目的。仿真实验结果表明,将最大熵快速迭代算法与边缘算子结合进行疵点分割识别的方法是有效的。     

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。     

论提花面料的触觉肌理设计

近年来国际流行的纺织品中,提花面料的触觉肌理效果设计较为突出。文章结合实例,着重论述了如何运用材料、线型、组织结构、织造工艺、纹样等因素设计提花织物的各种触觉肌理效果和风格。     

基于面料肌理设计的礼服设计研究

叙述了面料肌理的概念及其分类,分析了礼服设计中面料肌理的表现技法,阐述了面料肌理设计对礼服设计的影响,为服装设计师提供了设计的新思路.     

织物组织的图像采集及分析记录系统

目前,织物组织主要通过肉眼或借助照布镜来分析。织物组织的图像采集及分析记录系统则提出了一种崭新的分析技术,即通过视频捕获把图像动态采集到计算机中,并设计出织物组织的标记方法,从而方便分析人员的操作,提高效率。     

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。