基于纹理结构异常的织物疵点检测算法研究

提出了一种基于织物纹理结构异常的织物疵点检测算法。首先计算代表正常纹理的主邻域结构图;其次通过比较每个像素的邻域结构图与主邻域结构图的差异来定义该像素的显著性,进而得到显著图;最后采用迭代最优阈值分割方法对显著图进行分割得到疵点区域。试验证明,该算法操作简单、计算速度快、鲁棒性强,具有较强的自适应性。     

基于Wold纹理模型和分形理论的织物疵点检测

应用基于Ｗｏｌｄ纹理模型,从织物纹理中提取非确定性随机结构。通过正常纹理和疵点纹理中随机结构的表面维分形特征曲线比较,以距离为判别标准定位疵点。     

基于机器视觉的织物疵点检测方法综述

对基于机器视觉的各种织物疵点检测方法进行综述,将检测系统分成3个层次:疵点判别、疵点分割和疵点分类,给出了对各个层次的要求和完成的目标,并将已经提出的大多数疵点检测方法按其特点归类到3个层次中,具体描述了各类方法的优缺点,分析其实用性,最后总结了该领域的发展趋势.     

基于机器视觉的织物疵点检测系统

针对目前织物疵点检测主要采用人工检测,检测精度、速度、检出率都较低等问题,研究了一种基于机器视觉的织物疵点检测系统．该系统采用模块化硬件设计．并为之设计了完整的系统软件．经实验验证,该系统具备理想的检测能力,能满足实时在线检测的要求,可以有效检测出生产线上的疵点．     

一种基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法

根据织物图像纹理自身特点,从图像纹理的方向性入手,提出了基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法.通过对不同方向性织物疵点图像检测实验,证明本文提出方法对具有方向性的斜纹类织物疵点检测具有较好的有效性和可靠性.     

基于Log-Gabor滤波器组的织物疵点检测算法

利用Log-Gabor滤波器组实现了对织物图像的疵点检测.首先给出了构建Log-Gabor滤波器组的方法,然后利用滤波器组对织物图像进行滤波处理,并对滤波后的图像进行分割和融合,最后将疵点从织物图像的背景纹理中分割出来.实验结果证明该方法能够有效地检测出织物疵点.     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较，疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特性。利用二维连续小波特性，能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析，确定出最优的变换尺度和旋转角度，并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

基于优化Gabor滤波器的织物疵点检测算法

提出了一种基于优化Gabor滤波器的织物疵点检测算法.首先介绍了Gabor滤波器的滤波原理,然后提出了Gabor滤波器优化算法,该算法针对一幅标准织物图像,通过计算Gabor滤波器与标准织物图像卷积结果的Fisher Cost函数最小值,得到一组优化Gabor滤波器参数.使用具有这些参数的Gabor滤波器分别对标准织物图像和样本织物图像进行滤波处理,将滤波结果进行比较和融合,得到检测结果.实验证明:该算法能获得良好的检测效果.     

织物表面疵点检测算法综述

介绍了机器视觉系统及应用于坯布疵点检测的现状,全面总结了最新国内外对于疵点检测的各种算法及其优缺点,提出生产实际中检测算法的评判标准．     

基于光纤锥成像的织物疵点检测

给出了一种基于光纤锥的织物疵点高分辨率检测方法,将光纤锥小端与电荷耦合器件(CCD)敏感面直接耦合,大端与织物接触成像,可获得织物微米级的高分辨率图像,给出了系统空间分辨率计算公式,具有结构简单、分辨率高、成本低等特点.此外,提出了一种基于快速傅立叶变换的织物疵点图像分割算法,通过计算子图像的傅立叶幅值谱方差描述疵点特征,用双线性插值恢复原始图像大小,经阈值化处理可获得疵点分割结果,实例表明了该算法的有效性.     

基于视觉中心转移的视觉显著性检测方法

针对现有许多检测方法提取出的显著性区域不够清晰的问题,提出一种基于视觉中心偏移的视觉显著性检测方法,在对图像进行预分割的基础上,结合图像的颜色对比特征、颜色分布特征和位置特征,提取出图像显著性区域,利用视觉中心转移模拟人类视野系统的视野转移过程,对图像进行多尺度分析,融合不同尺度显著图得到最终显著图。试验结果表明,本方法较现有显著性检测方法在视觉效果和查准率召回率有明显提高,ROC曲线下的面积可达0.952。     

基于背景和前景交互传播的图像显著性检测

为了更精确地提取图像中的显著性区域,提出一种新的基于背景和前景交互传播的图像显著性检测计算模型。通过建立一个新的模型来寻找图像中的显著性元素,用一种交互式特征传播方法来扩散显著性特征。采用不同参数对图像进行分割,得到多个尺度下的超像素;在单一尺度下通过背景和前景交互传播获得超像素的显著值;对多个显著值进行加权平均融合,并采用平滑机制进行优化得到最终显著图。在公开图像数据库进行的试验结果表明,该模型提高了对图像显著目标大小的适应性,不仅较好地抑制了噪声,还使得显著目标更均匀地凸显出来,结果优于同类的算法。     

基于信息弥散机制的图像显著性区域提取算法

为了更好提取图像的显著性区域,提出基于信息弥散机制的图像显著性区域检测算法。在所提算法中,首先将图像分割成超像素,根据图像中显著性区域频率变化比较大的特性,生成图像显著性区域的高频节点;然后针对高频节点利用凸包运算寻找显著性区域的种子节点,最后使用二阶高斯-马尔科夫随机场信息弥散方法在图像中对种子节点进行显著性区域信息扩散,得到图像的显著性区域。试验结果表明,利用二次规划求解每个数据之间的线性关系进行信息扩散,能够达到避免阈值选择和信息精准分类的效果,其结果优于同类的图像显著性区域检测算法。     

基于自适应流形相似性的图像显著性区域提取算法

为了在图像显著性区域提取过程中改善算法的自适应性和精准度,提出基于自适应流形相似性的图像显著性区域检测算法。将图像分割成超像素,根据图像中显著性区域频率变化比较大的特性,生成图像显著性区域的高频节点;针对高频节点利用凸包运算寻找显著性区域的种子节点;使用流形算法在图像中对种子节点进行显著性区域信息扩散,得到图像的显著性区域。试验结果表明:利用流形算法搭建求解每个数据的邻接矩阵进行信息扩散,能够在保证信息精准分类的同时提高算法的自适应性,其结果优于同类的图像显著性区域检测算法。     

基于小波静态分解的离散小疵点检测

在分析织物疵点特点的基础上,提出了一种新的检测方法.首先根据正常织物小波分解后的能量来确定小波基和小波分解层数.接着对测试图像进行小波静态分解,然后提取子图中的子窗口标准差作为提取的特征;在此基础上,通过与正常子图中的特征相比较来判断小疵点是否存在.最后通过提取特征构造的标准差图确定小疵点的位置.实验表明,该检测方法是有效的.     

一种新的布匹瑕疵图像自动检测算法

针对布匹图像非下采样Contourlet分解系数能更好地描述瑕疵图像的轮廓特性,同时具有平移不变性和多方向性等优点,提出一种新的瑕疵自动检测算法.该算法通过非下采样Contourlet变换得到图像的多尺度、多方向稀疏表示;在此基础上,通过代价函数选择最优子带,得到较鲁棒性的描述;最后实时地估计瑕疵和非瑕疵图像的混合高斯...     

一种基于小波分解的纸币污损检测算法

为提高清分系统中纸币污损检测的准确率,减少撕裂和笔迹等污损对检测的影响,提出了一种基于小波分解的污损检测算法.采用仿射变换和小波变换进行纸币图像配准,运用Kirsch算子提取图像边缘信息,通过计算边缘强度差提取出纸币图像的污损特征,将纸币图像划分为若干个固定大小子区域,通过对每个区域的污损特征统计来判断该区域是否存在污...     

基于背景差分法和显著性图的海底目标检测方法

如何完整地提取视频中低对比度的小目标一直是运动目标检测中的热点和难点,尤其是处理水下移动设备拍摄的海底视频,更是具有很大挑战性。针对海底视频的特点,提出一种结合背景差分法和显著性图理论的弱小目标检测方法。该方法对减去背景后仍不清晰的含有目标的视频帧,采用显著性图理论提高目标的对比度,以利于更好地分割目标与背景;同时,利用单帧视频中最大目标个数的先验知识,来判断视频中是否有目标出现,避免因杂质太多而造成目标的错检,以提高检测系统的稳定性。在此基础上进行了与常规背景差分法的比较实验,结果显示该方法能够更好地检测到不清晰的目标。     

融合深度信息的视觉注意模型研究

为了解决基于二维图像的显著性检测方法中出现的光噪声、前景背景相似、多目标遮挡等问题,有效地突出显著区域并抑制背景区域,基于颜色、深度信息提出一种基于深度选择性差异及背景先验的显著性检测模型.首先,根据深度图质量进行颜色以及深度特征所占比例的调节;其次,依据深度图的内在特性,计算图像的基于深度选择性差异的显著性;然后,基于所获取的边界背景集合和基于深度先验的背景集合,计算图像的基于背景先验的显著性;最后,对前期得到的2个显著图进行融合及调整,并对显著图进行优化,得到最终的显著性检测结果.实验结果表明,该模型能较好地反映颜色以及深度信息对显著性检测的影响,计算结果更符合人类视觉.