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。     

改进的基于最大熵和Gabor滤波器的织物疵点检测

提出了一种改进的基于最大熵原理和Gabor滤波技术的织物疵点检测方法。采用多通道Gabor滤波算法,取模值特征为输出,利用最大熵分割模值图像,再进行图像融合,最后计算轮廓的周长和面积去除孤立点得到最终检测结果。利用OpenCV算法库,选取了四种具有代表的织物疵点图片进行验证,实验结果表明,该方法降低了计算复杂度、检测速度快、检测效果好、无须事先学习,适用于不同疵点类型的各种检测。     

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。     

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。     

基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法

为了实现织物疵点图像的有效消噪,使其更有利于特征提取和疵点检测,提出了基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法。综合考虑轮廓波方向子带能量的大小与织物疵点图像轮廓细节之间的关系,对Donoho多尺度分解阈值进行修正,改进了Donoho多尺度分解阈值对图像细节"过扼杀"的缺点。实验结果表明,对织物疵点图像进行基于轮廓波变换改进阈值消噪时,该方法更好地保留了织物疵点图像的轮廓细节,峰值信噪比显著提高。采用改进的轮廓波Donoho多尺度分解阈值消噪后的图像,可以更好地应用于织物疵点图像的特征提取和疵点识别。     

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。     

常用图像处理方法在织物疵点检测中的应用

织物外观性能在纺织品质量控制及贸易中是一项重要指标,而且会直接影响最终产品的美观。织物表面疵点直接影响织物的外观效果,同时也是织物等级评定的一个重要指标。基于图像处理的织物疵点检测的方法不断发展,本文通过常用的图像处理方法对织物疵点进行分析,验证预测结果,最后对图像处理方法在织物测试领域中的发展做出展望。     

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。     

基于小波子图映射的疵点织物判定方法

为了提高织物自动化疵点检测的效率和准确性,提出了一种基于小波子图映射的疵点织物判定方法,并详细阐述了小波子图映射、子图能量统计、子图能量分析,最终判定这一系列操作过程及相关的理论分析。通过实验以及与相关方法的比较,说明该方法的准确性高,可靠性强,计算量低,实现成本小,具有实践意义。     

基于EM算法的高斯混合型的织物疵点检测研究

为准确检测织物在生产过程产生的疵点,提出了一种基于EM算法的高斯混合模型的算法来实现织物疵点的自动检测。由于织物背景纹理信息对织物疵点检测影响较大,采用均值采样对其进行预处理来消除背景纹理的影响,用高斯混合模型对新得到的图像进行处理。在进行高斯混合模型计算时分为E步骤、M步骤。E步骤初始化参数,计算样本像素的后验概率,M步骤更新高斯混合模型中的各参数。根据计算各像素的后验概率判断各像素点应该属于疵点部分还是非疵点部分。实验结果证明该算法能检测、分割出较多种类的织物疵点,具有较好的有效性和可靠性。     

基于频域分析的毛巾织物疵点检测

本文针对毛巾织物的疵点检测进行研究。通过研究分析发现,大部分毛巾织物的疵点主要集中在毛巾表面的毛圈特征上。本文根据疵点和毛圈轮廓特征的频谱特性进行疵点检测,提出了基于频域分析的毛巾织物图像疵点检测算法。以毛巾织物图像频谱的能量统计特性作为疵点检测的特征向量,采用了支持向量机(SVM)作为疵点分类识别算法。matlab仿真实验表明,可以达到平均95%的毛巾织物疵点识别率,说明该频域能量特征提取方法在对纯色毛巾织物的疵点检测上简单有效。     

基于贝叶斯最大后验估计的局部自适应小波去噪

利用图像小波子带内系数的相关性,提出了一种局部自适应小波去噪方法。首先在贝叶斯最大后验概率准则下推导出基于拉普拉斯先验分布的MAP估计表达式和子带MapShrink阈值。为得到局部自适应的MapShrink阈值和去噪算法,提出将子带内的每个小波系数建模为具有不同边缘标准差的拉普拉斯分布,而边缘标准差又假设为强局部相关的随机变量,可通过邻域局部窗口进行估计。实验结果表明,与经典的子带自适应去噪算法相比较,该方法获得了明显的峰值信噪比增益,主观视觉效果也得到了改善。     

基于小波熵和相关性的高分辨率阈值去噪方法

提出了一种基于小波熵和相关性相结合的高分辨率小波阈值去噪方法.首先利用小波变换中各尺度间有效信息和噪声的相关性不同的特性,对小波分解后的各尺度的高频小波系数进行相关处理,确定出有效信息的位置,并将其置零,经过相关处理后的高频小波系数认为是由噪声引起的.将相关处理后的高频小波系数分成若干区间,计算各区间的小波熵,将小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声标准差,计算各尺度的阈值;采用软阈值处理,最后重构得到去噪后的信号.该算法实现了各尺度阈值的自适应选取,提高了信噪比.仿真验证了该算法的有效性.     

基于小波域差值系数的织物疵点分割与识别

小波分解系数的织物疵点特征曲线容易受各层周期性噪声的影响,不能有效提取特征和定位疵点区域.提出了小波域差值系数的织物疵点分割与识别方法.首先将小波分解后的水平和垂直高频系数与平滑系数相减,除去周期性噪声,然后,分别提取水平和垂直差值系数熵、能量、方差曲线的最大值、均值及方差特征参数,最后利用支持向量机进行分类识别.仿真...     

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。