基于视觉显著图构建的织物疵点图像分割

发布时间：2017-12-19 21:02

  本文关键词：基于视觉显著图构建的织物疵点图像分割　出处：《西安工程大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：在纺织企业中,织物疵点检验是由检验人员在验布机上完成的。然而,这种基于人工视觉的检测方法通常不能满足实际在线检测的需要。因此,研发基于机器视觉的自动检测设备显得尤为重要,而这种自动检测设备研发的关键在于图像处理算法的研究。然而,织物图像中的疵点灰度通常与正常纹理灰度比较接近,因此,传统的图像处理方法很难实现其完整分割。本文首先通过分析人类视觉显著性机制机理,在参考Itti模型和Stentiford模型的基础上,优化改进了Itti视觉显著性计算模型。然后,将小波变换和傅里叶变换用于织物图像的亮度显著图构建,并提出一种织物图像的整体亮度显著性度量和提高方法,以及基于傅里叶变换能量谱残差的局部亮度显著性度量方法。其次,本文通过分析织物图像本身的特点来优化设计用于提取织物图像方向特征的Gabor滤波器组,大大提高了织物图像的方向特征提取和方向显著图构建效率。最后,通过对织物图像的显著图分别进行阈值分割并线性融合形成疵点信息。实验表明,与经典算法相比,本文方法通过构建显著图增加了织物疵点的显著性,能够提高织物疵点图像分割的准确率和完整性;本文研究成果将为织物疵点在线检测提供理论支持。
【学位授予单位】：西安工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1309400