基于高斯金字塔和视觉显著性的色织物疵点检测

发布时间：2023-06-03 02:15

　　目的为了提高色织物疵点检测的准确率。方法提出一种基于高斯金字塔和视觉显著性的色织物疵点检测方法。首先预处理待检测色织物图像,削弱不均匀光照和环境造成的影响;再对预处理后的图像进行灰度化,接着对灰度图进行高斯金字塔分层,然后对分层后的图像进行显著性处理,以获取图像的显著图;最后利用迭代阈值分割的方法对显著图进行阈值分割,得到色织物图像的疵点区域。结果将该方法与其他色织物疵点检测方法进行对比可知,检测的效果明显优于其他方法,疵点检测的准确率为91.25%。结论该方法可以有效地对色织物疵点进行检测,将疵点区域提取出来,为色织物后续生产中的加工处理提供有用信息。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 检测算法原理及流程
2 图像的高斯金字塔分层
3 利用视觉显著性提取疵点区域
    3.1 图像的显著性原理
    3.2 多尺度显著图生成及融合
    3.3 织物疵点区域的分割
4 实验结果及分析
5 结语



本文编号：3828466