基于相对总变差模型与自适应形态学的织物瑕疵检测

发布时间：2018-05-02 13:35

  本文选题：织物瑕疵 + 结构-纹理模型　； 参考：《纺织学报》2017年05期

【摘要】：为解决目前基于图像处理的织物瑕疵检测算法中,因织物纹理的多样性与瑕疵形状尺寸的不确定性所造成的检测效果差的问题,提出一种基于结构-纹理模型与自适应数学形态学的织物瑕疵检测算法。首先采用相对总变差模型对织物图像进行滤波以去除织物纹理,然后在得到的灰度图像上直接进行基于自适应邻域的灰度形态学运算,形态学算子采用开运算算子,最终得到织物瑕疵的增强图像。采用基于相对总变差模型与自适应形态学相结合的方法与2种已知的Gabor算法进行比对,对4类典型织物瑕疵进行检测实验和分析。结果表明,本文方法能更好地提取织物瑕疵。
[Abstract]:In order to solve the problem of poor detection effect caused by the diversity of fabric texture and uncertainty of shape and size of defects in the current image processing-based fabric defect detection algorithm. A fabric defect detection algorithm based on structure-texture model and adaptive mathematical morphology is proposed. Firstly, the fabric image is filtered by relative total variation model to remove fabric texture, and then the grayscale morphological operation based on adaptive neighborhood is carried out directly on the grayscale image. Finally, the enhancement image of fabric defects is obtained. The method based on relative total variation model and adaptive morphology was compared with two known Gabor algorithms to detect the defects of four kinds of typical fabrics. The results show that this method can better extract fabric defects.
【作者单位】： 天津工业大学电子与信息工程学院;天津师范大学计算机与信息工程学院;
【分类号】：TP391.41;TS101.97

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1834156