基于小波分析与纹理能量变换的织物疵点检测

为了准确检测织物疵点,将含疵点织物图像进行二维小波分解,在小波分解后的经向和纬向子图上将图像分成大小相同的矩形局部重叠窗口,对矩形窗口进行laws纹理能量变换,并将变换结果与给定的阈值进行比较,进而检测和识别出疵点.试验证明,该方法对素色织物的断经、缺纬具有快速、准确的检测效果,也可以检测双经、双纬等疵点.     

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。     

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。     

基于小波特征和SVM的织物疵点识别

针对常见织物疵点具有方向性,利用传统空间域特征识别方法不能有效定位局部疵点区域且当样本较少时分类率低的问题,为有效定位疵点且提高分类率,提出了水平和垂直方向上小波域特征,利用能有效解决小样本分类问题的支持向量机进行分类识别;并对利用图像灰度共生矩阵特征及小波域特征的分类结果进行了比较。仿真实验结果表明,所选特征不仅能对织物疵点区域进行水平和垂直方向上的定位,而且得到了较高的正确分类率。     

基于自适应小波的织物疵点自动分割研究

根据小波正交条件,通过使用疵点图像的疵点区与无疵点区能量均值比为优化目标函数,构造与织物纹理模式相匹配的二维自适应平稳小波.实验证明,构造的小波具有更好的鲁棒性和检测能力.     

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。     

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。     

基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码

本文针对传统彩色图像压缩算法复杂、模型开销大的不足,提出一种基于上下文小波量化的彩色图像压缩编码算法.该算法根据彩色图像亮度分量和色度分量的高度相关性和小波多分辨率理论,采用先对图像小波位平面编码,再对编码过程进行量化监督的方法来保证压缩编码的准确性.实验证明,该方法的压缩效果优于传统压缩方法JPEG2000.     

基于小波变换的机织物经纬密度自动检测技术

探讨了小波变换在机织物图像处理方面的应用,通过使用多层小波分解与单层细节重构,实现了对机织物经纬密度的自动测量;提出了一种利用最大相关系数算法自动确定小波重构层数的新方法,可使结果更客观、准确。     

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.     

三维编码彩色光栅在织物疵点检测中的应用

为了更准确识别织物疵点以及提高在线检测的实时性,研究了一种基于三维编码彩色光栅的织物疵点检测方法,并对其检测效果进行了试验。结果表明:通过在织物表面投射一幅固定彩色光栅的编码方法,就可以解算出织物的三维骨架信息,再将此信息转换成两坐标平面的数据信息,即可进行疵点的识别与分类,经测试,该法误检率为2.85%。指出:该检测方法具有较高的可行性和可靠性。