基于Gabor滤波器和HOG特征的织物疵点检测

针对织物疵点检测问题,提出了一种基于Gabor滤波器和方向梯度直方图（HOG）特征的织物疵点检测算法。首先使用3个尺度、4个方向的Gabor滤波器组对织物图像进行滤波,并做融合处理,增强织物图像疵点区域和背景纹理之间的对比度;然后使用双边滤波减弱图像背景纹理和噪声的影响;最后将图像划分成均匀子块,提取每个子图像块的HOG特征,利用图像疵点区域和背景纹理的HOG特征差异进行阈值分割实现织物疵点的检测。实验选取5种常见织物疵点进行验证,并与传统的Gabor滤波算法进行了实验对比,结果表明该算法可以较好的抑制织物背景纹理的干扰,更加准确的检测出织物疵点。     

基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法

给出了基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法。在分析Gabor滤波器时频特性的基础上,针对素色坯布织物疵点图像,设计了椭圆形多尺度多方向的Gabor滤波器组,并应用该滤波器组在频域对织物疵点图像进行滤波处理,对滤波后的多幅图像进行融合与分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现了疵点的检测。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于GLCM与自适应Gabor滤波器组的纹理图像分割

基于Gabor滤波器的纹理图像分割算法存在参数难以选择的问题。为此,提出一种预测图像纹理类型数与Gabor滤波器组参数的分割算法。将图像分割成大小相等的区域块,根据各类纹理特性预测Gabor滤波器组参数,利用各区域块的纹理特征向量预测纹理类型数,并使用预测的滤波器组提取图像纹理特征,通过预测的纹理类型数对图像进行聚类分割。实验结果表明,该算法能以较高的精度与较快的速度分割纹理图像,且受纹理类型数量影响较小。     

用于织物疵点检测的最优Gabor滤波器设计

提出一种基于织物纹理特征的最优Gabor滤波器设计方法．分别建立了正常纹理匹配和疵点纹理匹配的Gabor滤波器优化设计模型，并采用小生境遗传算法对两种模型进行求解．通过比较和分析两种滤波器的检测结果发现，由正常纹理匹配模型得到的最优Gabor滤波器更适宜于织物疵点的识别与分割，并且其中心频率与纹理图像功率谱中能量最集中的谐波成分相一致，因而可以极大地缩短求解优化模型所花费的时间．     

基于Gabor小波变换的帘子布疵点检测研究

Gabor小波变换已经成功地应用到各种机器视觉实例中,如纹理分割、边缘检测等。给出了一种基于多通道Gabor滤波器技术实现高速实时帘子布疵点检测方法。在多尺度多方向上分别对具有规则纹理结构的织物图像进行Gabor滤波,并对滤波后的多幅子图像进行融合分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现对织物疵点的实时检测。该方法用于帘子布的缺陷检测,具有识别能力强、实时性好等优点,实验结果证明该方法是有效可行的。这种方法也可以用于检测有规则纹理结构的表面及物体。     

Gabor小波变换在帘子布疵点检测中的应用

给出一种基于多通道Gabor滤波器技术实现高速实时帘子布疵点捡测方法。在多尺度多方向上分别对具有规则纹理结构的织物图像进行Gabor滤波,并对滤波后的多幅子图像进行融合分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现对织物疵点的实时检测。该方法用于帘子布的缺陷检测,具有识别能力强,实时性好等优点。可以用于检测有规则纹理结构的表面及物体。     

基于多通道Gabor滤波器的纹理图像非监督分类

提出了一种快速、实用的Gabor滤波器设计方法.首先根据人类视觉特性选定Gabor滤波器的频率带宽参数,利用图像大小确定滤波器的中心频率,构造一组多通道的Gabor滤波器在时域和频域中提取图像多方向和多分辨率的Gabor能量特征,对特征空间进行非线性变换和Gauss滤波处理,最后通过K means方法实现纹理图像的分割.实验结果表明,该方法能有较好的纹理分割效果.     

基于LabVIEW多线程的织物疵点视觉检测系统

设计了一种利用机器视觉,并且结合LabVIEW多线程处理机制与Hough变换及Gabor算法的织物疵点检测系统。通过LabVIEW中基于数据流的生产/消费者并行软件编写模式与队列的结合,防止内存中的图像因为采集速度过快而被覆盖,造成数据丢失。在检测算法中使用Hough变换获取织物纹理方向角并作为Gabor滤波器的方向以检测织物疵点,再通过最大熵进行图像分割。实验结果表明,该处理机制与检测算法的结合具有良好的织物疵点检测效果。     

基于Gabor滤波的重建图像法检测皮革表面缺陷

针对经典的缺陷检测算法无法解决纹理复杂、对比度低的皮革表面缺陷检测的问题,提出一种基于Gabor滤波的重建图像算法.首先设计Gabor滤波器,从纹理图像与特定的Gabor滤波器的卷积中计算能量的输出响应,当纹理特征对应的能量最大时确定Gabor滤波器的最佳参数.再将原图和滤波后的背景图相减重建图像,重建图中纹理和缺陷的...     

结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督纹理图像分割

目的 现实中的纹理往往具有类型多样、形态多变、结构复杂等特点,直接影响到纹理图像分割的准确性。传统的无监督纹理图像分割算法具有一定的局限性,不能很好地提取稳定的纹理特征。本文提出了基于Gabor滤波器和改进的LTP（local ternary pattern）算子的针对复杂纹理图像的纹理特征提取算法。方法 利用Gabor滤波器和扩展LTP算子分别提取相同或相似纹理模式的纹理特征和纹理的差异性特征,并将这些特征融入到水平集框架中对纹理图像进行分割。结果 通过实验表明,对纹理方向及尺度变化较大的图像、复杂背景下的纹理图像以及弱纹理模式的图像,本文方法整体分割结果明显优于传统的Gabor滤波器、结构张量、拓展结构张量、局部相似度因子等纹理分割方法得到的结果。同时,将本文方法与基于LTP的方法进行对比,分割结果依然更优。在量化指标方面,将本文方法与各种无监督的纹理分割方法就分割准确度进行对比,结果表明,在典型的纹理图像上,本文方法准确度达到97%以上,高于其他方法的分割准确度。结论 提出了一种结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督多特征的纹理图像分割方法,能够较好地提取相似纹理模式的特征和纹理的差异性特征,且这些纹理特征可以很好地融合到水平集框架中,对真实世界复杂纹理图像能够得到良好的分割效果。     

基于改进Gabor优化选择的布匹瑕疵检测方法

针对传统Gabor优化选择方法用于布匹瑕疵检测时准确率低、鲁棒性差的缺点,提出了改进的优化选择方法,通过瑕疵图像与标准图像Gabor滤波后分块子图均值差平方和的代价函数实现优化选择。设置一组不同方向和尺度的Gabor滤波器并提取标准图像滤波后相关参数,通过改进的优化选择方法实现滤波后瑕疵图像的最优选择,利用迭代式阈值分割对最优滤波后图像进行二值分割,根据分割后图像的像素信息检测是否含有瑕疵并输出瑕疵信息。实验验证该方法,并与传统优化选择方法对比分析,结果表明该方法运算量较少,且检查性能高,可满足在线检测要求。     

随机纹理表面缺陷检测方法与应用

针对随机纹理表面缺陷检测问题,提出了一种基于Gabor小波的检测方法。该方法首先利用实值2维 Gabor小波对图像进行多通道滤波;然后通过对滤波图像进行非线性处理和平滑滤波产生通道能量图像（特征图像）;接着在学习阶段估计学习样本（不含缺陷）特征的统计参数,并用于指导检测阶段特征图像的阈值化;最后在不同尺度和方向,对阈值化后的特征图像进行融合,并二值化,以达到减小虚警率的目的。实验结果表明,该方法检测效果好,且要求学习样本少,适用于不同缺陷类型和各种检测问题。     

An automated inspection system for textile fabrics based on Gabor filters

This paper studies the application of advanced computer image processing techniques for solving the problem of automated defect detection for textile fabrics. A new defect detection scheme is proposed, which consists of an odd symmetric real-valued Gabor filter, an even symmetric real-valued Gabor filter and one smoothing filter. In developing the scheme, the Gabor filters are designed on the basis of the texture features extracted optimally from a non-defective fabric image by using a Gabor wavelet network (GWN). The performance of the proposed defect detection scheme is evaluated off-line by using a set of fabric images taken from a database consisting of a wide variety of homogeneous fabric images. The results exhibit accurate defect detection with low false alarms, thus showing the effectiveness and robustness of the proposed scheme. To evaluate the performance of the proposed defect detection scheme further, real-time tests are conducted by using a prototyped automated defect detection system. The experimental results obtained further confirm the efficiency, effectiveness and robustness of the proposed detection scheme.     

基于匹配Gabor滤波器的规则纹理缺陷检测方法

许多工业产品表面纹理都可以被认为是由基本纹理单元在空间按照一定的规则进行排列组合的结果,但由于各种原因,这些有规则纹理图象经常出现的一些缺陷,因而检测这些有规则纹理图象的缺陷是机器视觉检测的重要内容,为了对这种缺陷进行有效地检测,在对这类纹理图象进行功率谱分析的基础上,根据人眼的视觉原理,设计了两类匹配Gabor滤波器,即正常纹理匹配Gabor滤波器和缺陷纹理匹配Gabor滤波器,前者能够突出正常纹理,抑制缺陷纹理,而后者恰恰相反,在将这两类滤波器用于规则纹理图象缺陷的自动检测时,均获得了良好的检测精度和速度。     

Gabor filters-based feature extraction for character recognition

A new method using Gabor filters for character recognition in gray-scale images is proposed in this paper. Features are extracted directly from gray-scale character images by Gabor filters which are specially designed from statistical information of character structures. An adaptive sigmoid function is applied to the outputs of Gabor filters to achieve better performance on low-quality images. In order to enhance the discriminability of the extracted features, the positive and the negative real parts of the outputs from the Gabor filters are used separately to construct histogram features. Experiments show us that the proposed method has excellent performance on both low-quality machine-printed character recognition and cursive handwritten character recognition.     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

基于非高斯二维Gabor滤波器的生物特征提取算法

Gabor滤波器是一种非常有效的图像纹理特征提取算子。Gabor滤波器可以看作是高斯核函数在频域由复正弦函数调制而成,其频谱仍是高斯函数。采用Gabor滤波器对图像进行滤波处理时,图像所包含的位于高斯函数的频带范围之外的非高斯频谱上的重要信息并不能被Gabor滤波器所提取。提出另外一种二维非高斯Gabor滤波器用于生物特征提取。在所提二维非高斯Gabor滤波器中引入了一个新的参数。这个新参数可以控制二维非高斯Gabor滤波器包络的形状。为了证明所提出的非高斯Gabor滤波器的优越性,在人脸和掌纹数据库中做了大量的实验。实验结果表明,提出的二维非高斯Gabor滤波器的性能相比于传统二维Gabor滤波器有较大的提高。