隨著人們生活水平不斷提高,對(duì)織物質(zhì)量的要求日益嚴(yán)格。據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn),服裝業(yè)的服裝劣質(zhì)原因主要與織物疵點(diǎn)有關(guān),因此對(duì)織物疵點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)與判別是織物質(zhì)量檢測(cè)中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)�？椢锎命c(diǎn)圖像經(jīng)離散傅里葉變換后會(huì)得到相應(yīng)的頻譜圖,頻譜圖上的亮點(diǎn)中包含著織物疵點(diǎn)信息,基于此本文提出了一種在頻率域上的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的非線性擬合能力,常被應(yīng)用于模式識(shí)別中,本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林相結(jié)合,并將結(jié)合后的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于織物圖像的疵點(diǎn)判別。（1）針對(duì)織物疵點(diǎn)圖像的頻譜圖,本文設(shè)計(jì)了一種頻率域?yàn)V波器,它包含多個(gè)用于覆蓋頻譜圖中心亮點(diǎn)周圍的亮點(diǎn)的最優(yōu)圓形頻率域Gabor濾波器,和一個(gè)用于覆蓋頻譜圖中心亮點(diǎn)的頻率域中心掩模。根據(jù)選取最優(yōu)Gabor濾波器數(shù)量的不同,本文提出了兩種頻率域織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法—算法一和算法二,并應(yīng)用這兩種算法對(duì)織物疵點(diǎn)圖像作疵點(diǎn)檢測(cè),實(shí)驗(yàn)表明,兩種算法均能有效地檢測(cè)不同類型的疵點(diǎn),但算法一對(duì)疵點(diǎn)細(xì)節(jié)處的檢測(cè)效果不太理想,而算法二對(duì)疵點(diǎn)細(xì)節(jié)處的檢測(cè)效果會(huì)優(yōu)于算法一。最后,從算法和檢測(cè)效果兩個(gè)方面將本文算法二與其他算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明,本文算法二檢測(cè)出的疵點(diǎn)更接近于真實(shí)的疵點(diǎn)... 

【文章來(lái)源】：閩南師范大學(xué)福建省

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

織物疵點(diǎn))(e)(f

第2章基于頻率域?yàn)V波器的織物疵點(diǎn)檢測(cè)7第2章基于頻率域?yàn)V波器的織物疵點(diǎn)檢測(cè)2.1引言近年來(lái)，學(xué)者們發(fā)表了一系列關(guān)于織物疵點(diǎn)檢測(cè)的文章，文章中的檢測(cè)算法可以大致分為空間域上檢測(cè)和頻率域上檢測(cè)兩種，文[15]的檢測(cè)方法就屬于空間域上的檢測(cè)方法。管聲啟等[38]利用頻率域?yàn)V波器抑制正常紋理頻譜信息，根據(jù)重構(gòu)灰度圖像的若干子窗口判別疵點(diǎn)的存在性，該方法與文[14]的檢測(cè)方法都屬于頻率域的檢測(cè)方法。受上述文獻(xiàn)啟發(fā)，本章在頻率域上設(shè)計(jì)了頻率域?yàn)V波器，基于該濾波器提出了頻率域的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法，并應(yīng)用新算法對(duì)織物疵點(diǎn)圖像作檢測(cè)。2.2預(yù)備知識(shí)在織物疵點(diǎn)圖像經(jīng)離散傅里葉變換后得到的頻譜圖中，疵點(diǎn)信息主要集中在頻譜圖的中心亮點(diǎn)及其周圍亮點(diǎn)中。針對(duì)這一特點(diǎn)，本章擬設(shè)計(jì)一種頻率域?yàn)V波器來(lái)作疵點(diǎn)檢測(cè)。該濾波器由1個(gè)頻率域中心掩模和多個(gè)頻率域Gabor濾波器組合而成，因此接下來(lái)主要分析頻譜圖的特點(diǎn)，并介紹Gabor濾波器的相關(guān)理論。2.2.1織物疵點(diǎn)圖像的頻譜圖分析由于本章將要在頻率域上設(shè)計(jì)濾波器，所以需要先研究織物疵點(diǎn)圖像的頻譜圖，圖(a)~(d)分別為含緯紗帶入、漿斑、污漬、破洞的織物圖像；(e)~(h)依次為它們對(duì)應(yīng)的頻譜圖，如圖2.1所示。圖2.1織物疵點(diǎn)圖像及其頻譜圖)(a)(b)(c)(d)(e)(f)(g)(h從圖2.1中的he)(~)(可以看出頻譜圖上的亮點(diǎn)具有對(duì)稱性，且主要分布在水平、豎直以及45°和135°這4個(gè)方向上�，F(xiàn)對(duì))(e和)(h兩幅頻譜圖中的亮點(diǎn)進(jìn)行探究，圖2.2

閩南師范大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位論文8中)1(e和)1(h分別為圖2.1中)(e和)(h的中心亮點(diǎn)附近（紅色圓盤）包含織物疵點(diǎn)圖像)(a和)(d的信息；e)2(和)2(h分別為)(e和)(h中心亮點(diǎn)的周圍亮點(diǎn)附近（4個(gè)藍(lán)色圓盤）包含的信息，它們都是通過(guò)離散傅里葉逆變換得到的。圖)(e和)(h中的4個(gè)藍(lán)色圓盤大小相等，圓心到紅色圓盤的圓心距離也一致，且相鄰圓盤間是相切的。圖2.2頻譜圖(e)和(h)中兩種亮點(diǎn)附近包含的信息圖)(e)1(e)2(e1)(h)1(h)2(h由)1(e和)1(h可見(jiàn))(e和)(h的中心亮點(diǎn)附近主要包含了疵點(diǎn)的團(tuán)狀信息，由e)2(知)(e的周圍亮點(diǎn)附近主要包含疵點(diǎn)的邊緣信息；盡管)(h中僅有1個(gè)中心亮點(diǎn)，但是由)2(h知其周圍亮點(diǎn)附近也包含了疵點(diǎn)的邊緣信息，)(f和)(g乃至于多數(shù)織物疵點(diǎn)圖像的頻譜圖都具有這樣的特點(diǎn)。2.2.2多尺度多方向的圓形Gabor濾波器的相關(guān)理論Gabor濾波器是一種尺度和方向均可變化的帶通濾波器，多尺度多方向的圓形Gabor濾波器具有優(yōu)秀的局部特征表示能力[39]。定義旋轉(zhuǎn)角度為(1)ttn，n為方向總數(shù)，則s尺度t方向的圓形Gabor濾波器為222(,)expexp()2ststststxygxyiuxvy，（2.1）其中yxyxttttcossinsincos，(,)ststuv表示(,)stgxy的中心頻率，st為相應(yīng)的Gauss函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，,,2,1ms,,,2,1nt，m為尺度總數(shù)。對(duì)（2.1）式作Fourier變換，得到相應(yīng)的頻率域Gabor濾波器為

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2973659