基于离散小波变换的织物疵点检测方法

提出了一种基于离散小波变换的织物疵点检测新方法。首先通过对采集织物图像进行小波变换,然后把子图分割为相互连接、互不交叠的子窗口,计算每个子窗口小波系数的标准差作为特征值,最后对这些特征值再次计算标准差与极差,以此作为依据与正常织物进行比较,实现对织物疵点的检测。通过对不同疵点进行检测实验,证明了该算法是可行有效的,检测的正确率平均可达90%以上。     

基于织物结构特征和小波变换的快速疵点检测

给出了一种利用小波为分析工具,基于织物采样图像进行疵点检测的新方法.首先对织物疵点图片进行了奇偶行列采样抽取,得到奇偶两幅子图像并使得图像的总数据变为原来的二分之一,然后再进行小波变换.在进行小波变换时,采用邻域插值,使得紧支撑小波滤波器的系数序列得到缩短,并可以由原来的滤波器系数计算出缩短后的滤波器系数.实验结果表明该方法可以在保证检测效果准确性的同时,大幅减少数据计算量、提升检测速度.     

基于小波分析的织物疵点自动检测方法研究

本文提出了一种织物疵点自动检测方法,用具有高分辨率的CCD摄像头在可移动云台及可调标准光源的照射下捕获织物图像并存储,然后使用数字图像处理方法和小波变换技术将织物图像中的疵点部分分离出来进行识别。该方法其具有检测速度快、定位准确等优点。     

织物疵点检测方法研究

本文首先介绍了织物疵点检测的常见方法及优缺点,然后介绍了它们在疵点检测系统中的应用情况,最后进行了总结和展望。     

基于小波提升格式的织物疵点检测

为了满足织物疵点检测快速而准确的要求,提出了一种基于小波提升格式疵点检测的新方法。首先根据已知滤波器,通过提高消失矩阶次构造与织物纹理相匹配的小波。在此基础上,对构造小波的滤波器进行提升和对偶提升,来获得不同的提升算子和对偶提升算子,从而实现小波的提升分解。最后提取小波分解后的高频子图细节特征,通过与正常织物高频子图细节特征相比较,从而实现疵点检测。实验证明了该方法是可行有效的,检测准确率达到92.5%以上。     

基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换;首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果;实验结果证明,文章提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果.     

基于小波纹理特征的织物疵点检测

利用织物的纹理正常部分与疵点在小波系数的分布范围不同,加以分离;在先前的纹理疵点检测方法里,一般必须训练纹理的正常部分,为了解决这个问题,提出一个利用疵点与正常部分在影像上的特性差异来自动决定训练区块的方法,可以使图像在输入的时候,重新取样训练,降低了因环境变化而造成的检测错误发生率.     

基于二层自适应正交小波的疵点检测

本文提出了基于二层自适应正交小波的织物疵点检测方法。首先介绍了织物纹理图像的二维正交小波变换．在此基础上借鉴Daubechies小波构造过程，阐明了二层自适应正交小波的构造方法，然后对图象进行二层小波分解。分别比较无缺陷图像与待检测图像二层分解后的纬向和径向子图像，得到纬向和径向疵点信息，最后将两个方向上的疵点信息融合．得到检测结果。实验证明该方法是有效的。     

基于可控高斯核的色织物疵点检测方法

针对复杂色织物背景与疵点对比度不明显而导致疵点难以检测的问题,提出了一种基于局部可控高斯核的织物疵点检测方法。该方法将输入的RGB色织物图像转换到CIEL*a*b颜色空间,分别在L、A和B颜色通道下,提取各个通道下的图像梯度特征进行奇异值分解,以构造具有结构自适应的调制因子。利用获得的调制因子调制高斯核函数的形状和大小,提取每个像素局部邻域内的可控高斯核特征构成特征矩阵,以表征色织物图像的局部结构。利用矩阵余弦相似性度量核特征矩阵之间的相似性,建立织物疵点的映射图。实验结果表明,提出的疵点检测方法能有效表征色织物的奇异性结构,相比于其他方法,该方法对不同纹理类型的色织物疵点具有较好的检测性能。     

基于改进自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进基于自适应小波的织物疵点检测效果,提出一种基于改进自适应小波基的织物疵点检测算法。首先通过不同限定条件优化得到多个自适应小波基;然后分别对疵点图像进行小波分解,采用最大类间方差法分割子图像;最后将多种自适应小波基分割后的图像进行融合得到检测结果。实验结果证明,该算法能够在较好保留疵点信息的同时,有效地减少检测结果中的噪声点。     

Binary compatibility for embedded systems using greedy subgraph mapping

We propose a novel lightweight code generation algorithm GSM(Greedy Subgraph Mapping),which can generate compact code with low overhead using many-to-one mapping.GSM is implemented and evaluated in a dynamic binary translation prototype system called TransARM.Experimental results demonstrate that GSM generates higher quality target code than a conventional implementation,which brings an average code expansion rate close to 1.3 for the selected 11 benchmarks.Moreover,GSM causes slightly extra overhead and negligible slowdown of translation and enables 10%performance improvement for target code execution.     

A subgraph matching algorithm based on subgraph index for knowledge graph

The problem of subgraph matching is one fundamental issue in graph search, which is NP-Complete problem. Recently, subgraph matching has become a popular research topic in the field of knowledge graph analysis, which has a wide range of applications including question answering and semantic search. In this paper, we study the problem of subgraph matching on knowledge graph. Specifically, given a query graph q and a data graph G, the problem of subgraph matching is to conduct all possible subgraph isomorphic mappings of q on G. Knowledge graph is formed as a directed labeled multi-graph having multiple edges between a pair of vertices and it has more dense semantic and structural features than general graph. To accelerate subgraph matching on knowledge graph, we propose a novel subgraph matching algorithm based on subgraph index for knowledge graph, called as F G q_T-Match. The subgraph matching algorithm consists of two key designs. One design is a subgraph index of matching-driven flow graph ( F G q_T), which reduces redundant calculations in advance. Another design is a multi-label weight matrix, which evaluates a near-optimal matching tree for minimizing the intermediate candidates. With the aid of these two key designs, all subgraph isomorphic mappings are quickly conducted only by traversing F G q_T. Extensive empirical studies on real and synthetic graphs demonstrate that our techniques outperform the state-of-the-art algorithms.     

基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘检测

基于小波的多尺度织物疵点边缘检测算法只能在水平、垂直和对角方向获取边缘信息,容易造成方向性边缘的丢失。提出一种基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘提取算法,对织物疵点图像Contourlet分解后多个方向上的高频子带系数进行自适应阈值去噪,求取各方向子带系数的模极大值,将高频模极大值系数与低频系数进行反变换,通过直方图统计及去除孤立点的细化方法得到织物疵点边缘。仿真结果表明,该方法得到的疵点边缘信息更加丰富,尤其对棉结等区域类疵点能得到更加逼近疵点真实边缘的检测结果。     

基于最小分类误差小波特征的纺织品缺陷分类方法研究

纺织品缺陷分类是利用计算机视觉技术检测纺织品品质的一个关键环节。提出了一种基于小波框架的纺织品缺陷分类新方法。该方法使用纺织品图像的小波框架来描述缺陷的纹理特征。在最小分类误差训练框架下,通过联合设计一个基于线性变换矩阵的特征提取器和一个分类器,来获取面向缺陷分类的小波框架特征,并最小化分类器的错误概率。该方法对包含9类纺织品缺陷的329个样本,以及328个无缺陷样本进行了分类实验评估,获得了931%的分类准确率,相比传统的基于小波变换的分类方法提高了272%。     

基于稀疏编码的双尺度布匹瑕疵检测

瑕疵检测是布匹质量控制的重要环节。为了使检测算法具有较高的通用性和检测精度,提出了一种基于稀疏编码的双尺度布匹瑕疵检测算法,综合了大尺度下检测稳定性高和小尺度下检测敏感性高的优点。首先,采用一种小规模过完备字典的训练方法得到大小尺度下的字典;其次,利用检测图像块在字典上的投影提取检测特征;最后,利用距离融合方法综合大小尺度下的检测结果。小规模完备字典的采用以及对大尺度下的检测进行下采样,克服了因引入双尺度而造成计算量太大的缺点。实验采用德国TILDA布匹样本库,实验结果表明,该算法能有效地检测平纹布、格子布、条纹布上的瑕疵,综合检测率达到95.9%,并且计算量适中,能够满足工业实时检测的要求,具有实际应用的价值。     

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。