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为准确提取不同种类织物纹理的特征,提出一种新的纹理特征描述方法——自适应局部二值模式(ALBP)。该方法为不同纹理结构创建相应的主要概率模式子集,避免了均匀局部二值模式(ULBP)使用同一模式集描述不同纹理而导致的描述不准确问题。在该算法基础上构建一种基于支持向量机(SVM)的织物疵点检测算法,将疵点检测问题转化为分类问题。实验结果证明,该算法不仅保持了传统局部二值模式(LBP)的旋转不变、多分辨率等特点,而且疵点检测结果在视觉上更加清晰、误检率更低、适用范围更广,SVM的优秀分类性能也有效地提高了疵点检测的准确率。 相似文献
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本文用DFBIR场作为图像处理的模型,通过分形维数等特征参数的提取、K-MEANS法的聚类,将织物图像分割,达到织物疵点检测的目的。 相似文献
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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。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(11)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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随着机器视觉在各个领域的广泛应用和大面积实施,关于机器视觉在纺织生产和质量控制上的应用也成为了研究热点。介绍了织物疵点机器视觉检测系统的硬件选择与布置,重点介绍了光源和相机的选取。根据检测原理的不同,将机器视觉检测方法分为统计法、频谱法、基于学习的方法以及结构法和模型法,并对这些方法做了综述。梳理分析了机器视觉在织物疵点检测方面所面临的问题和未来发展构想。 相似文献
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为提高织物疵点自动检测的准确度,提出一种基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测算法。以平纹、斜纹织物为研究对象,对织物图像进行傅里叶变换,得到织物图像的频谱图;定位频谱中的特征峰点,提取表征图像灰度、纹理的五个特征值;以正常织物为模板,计算待检图像特征值与模板图像特征值之间的相关系数,确定用于识别织物疵点的阈值,来实现织物疵点检测。实验结果表明:当阈值设定为0.80时,该算法能够实现稀密路、断经、吊经、纬缩、破洞等常见疵点的准确检测。 相似文献
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在基于机器视觉的疲劳驾驶预警系统中通过驾驶人员眼睛的状态来判断其是否疲劳是最直接和有效的途径,对眼睛的开与闭这两个基本状态的检测是判断疲劳的一个关键技术.针对红外视频人脸图像序列,提出一种基于LBP纹理检测算子的快速准确人眼开闭检测方法.该方法首先精确提取眼睛区域,然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、熵和边际分布二阶矩作为特征向量,最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的.大量实验结果表明,该方法不仅具有较高的检测准度,而且能完全满足实时要求. 相似文献
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针对生产过程中产生的一些表面瑕疵会对工业产品质量造成严重威胁的问题,提出一种基于局部二值模式LBP和相位变换相结合的瑕疵检测方法.在分析2种算法优缺点的基础上,针对不同特点的瑕疵采取优势互补策略,提高对各类瑕疵判别、提取和定位的准确性.实验结果表明,该方法检测效果优于采用单独一种方法的结果,对不同种类的瑕疵具有更好的适应性. 相似文献
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针对传统LBP(Local Binary Pattern)算法在DR图像缺陷检测中对噪声异常敏感而导致的缺陷识别率低的问题,在已有的韦伯LBP算法(Weber Local Binary Pattern,WLBP)的基础上,提出改进的WALBP(Weber Adapted Local Binary Patterns)算法。WALBP算法保留了WLBP算法最后生成二维直方图的特点,对其所用的LBP算子和LoG(Laplacian of Gaussian)方法进行了改进。WALBP算法更加有效地描述了DR图像的纹理特征,同时有效解决了WLBP算子在进行缺陷检测时直方图维数较多及分类能力不强的问题。通过对多幅铸件DR图像进行实验分析,结果表明,相对于已有的WLBP算法和传统的LBP算法,WALBP算法在缺陷检测上具有更高的识别率,在缺陷识别技术中具有很高的应用价值。 相似文献
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铁轨表面缺陷严重影响铁路系统的运行质量和安全,提出了基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法,并重点研究了图像增强和自动阈值分割.采用局部对比度测量法增强铁轨图像对比度,使缺陷区域明显突出于背景区域;采用改进的最大类间方差法分割铁轨增强图像,消除了更多的噪声且保持了必要的缺陷信息.实验结果表明:铁轨表面缺陷检测的准确率和检全率分别达到86.1%和91.9%. 相似文献
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目的 在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中常用直线检测进行机场跑道的识别,但是河流、道路等与机场跑道具有相似直线的地物容易对检测结果造成干扰,出现检测目标难定位、目标模糊、多虚警等问题。为此,本文设计了一种利用目标散射特性结合局部二值模式(local binary patterns,LBP)特征分类的极化SAR图像机场跑道区域检测方法,采用LBP特征对极化SAR图像进行有监督的分类来提取真实的机场区域。方法 首先利用异化散射功率对极化SAR图像进行阈值分割,然后通过形态学处理得到疑似机场跑道区域,同时构建机场跑道和非机场跑道两类训练样本,并提取、统计样本的LBP特征,形成直方图,得到特征向量训练支持向量机(support vector machine,SVM)二分类器,其中SVM二分类器采用了径向基函数(radial basis function,RBF)核函数;接着对疑似机场跑道区域构建LBP特征,送入SVM二分类器中分类,对机场跑道进行检测识别,最终得到真实的机场跑道区域。结果 利用UAVSAR(uninhabited aerial vehicle synthetic aperture radar)系统采集的7幅极化SAR图像数据进行实验检测,并选取基于几何特征辨识跑道的两种算法进行对比,3种方法均有效检测出了7幅场景中的真实跑道,但是本文方法在7幅数据中总的虚警和漏警个数均为1,而两种对比算法中的虚警个数分别为2和11、漏警个数分别为8和1。结论 本文方法不仅能有效检测出机场跑道区域,且检测效果更好,计算量较小,虚警和漏警率低,效率更高。 相似文献
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基于自适应LBP算法的纹理分析 总被引:3,自引:0,他引:3
毛秉毅 《计算机工程与应用》2007,43(2):89-90
LBP(LocalBinaryPattern)算法是典型的结构与统计相结合的纹理分析方法。但其在分析过程中窗口大小不可调。针对此问题设计出自适应LBP算法。该算法采用改进的Tamura粗糙度自适应调整模式分析窗口大小,更好地符合了LBP的设计思想。实验表明,算法具有更好地纹理分析性能。 相似文献
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深入分析了计盒法在估算分形维数上存在的问题并结合织物纹理固有的特点,提取了4个新的分形参数,利用由它们组成的特征向量并使用欧式距离检测器对7种具有不同纹理背景的织物进行了瑕疵检测。测试结果表明,在一定的阈值范围内,实际的误警率和漏检率可以同时控制在10%以内,有力地证实了所提取的分形特征参数的有效性。 相似文献