本文選題：織物瑕疵 + 結(jié)構(gòu)-紋理模型�。� 參考：《紡織學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：為解決目前基于圖像處理的織物瑕疵檢測算法中,因織物紋理的多樣性與瑕疵形狀尺寸的不確定性所造成的檢測效果差的問題,提出一種基于結(jié)構(gòu)-紋理模型與自適應(yīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的織物瑕疵檢測算法。首先采用相對(duì)總變差模型對(duì)織物圖像進(jìn)行濾波以去除織物紋理,然后在得到的灰度圖像上直接進(jìn)行基于自適應(yīng)鄰域的灰度形態(tài)學(xué)運(yùn)算,形態(tài)學(xué)算子采用開運(yùn)算算子,最終得到織物瑕疵的增強(qiáng)圖像。采用基于相對(duì)總變差模型與自適應(yīng)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的方法與2種已知的Gabor算法進(jìn)行比對(duì),對(duì)4類典型織物瑕疵進(jìn)行檢測實(shí)驗(yàn)和分析。結(jié)果表明,本文方法能更好地提取織物瑕疵。
[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.
【作者單位】： 天津工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;天津師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41;TS101.97

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1834156