為解決周期性紋理織物圖像的疵點(diǎn)檢測(cè)及其輪廓精確分割問題,提出一種基于相似性定位和超像素分割的織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法。將待檢測(cè)圖像進(jìn)行中值濾波和對(duì)數(shù)增強(qiáng),并利用FT算法估計(jì)增強(qiáng)圖像的顯著圖實(shí)現(xiàn)待檢測(cè)圖像的預(yù)處理;將基于歸一化局部均值差分的灰度相似性檢測(cè)參量和結(jié)構(gòu)相似性檢測(cè)參量結(jié)合,構(gòu)建可測(cè)量更多類型周期性紋理織物圖像的相似性度量函數(shù),通過閾值化增強(qiáng)圖像分塊的相似性測(cè)量值實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)在顯著圖中的粗定位;最后對(duì)顯著圖粗定位圖像分塊進(jìn)行超像素細(xì)分割及其二值化處理,并借助連通域分析剔除孤立點(diǎn),獲得完整的疵點(diǎn)輪廓。結(jié)果表明,本方法與常規(guī)3種方法相比,對(duì)周期性紋理織物圖像的疵點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確率更高,且提取出的疵點(diǎn)輪廓更精確。 

【文章來源】：紡織學(xué)報(bào). 2020,41(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

測(cè)試圖像及各方法的疵點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果

本文提出的檢測(cè)方法包括基于圖像增強(qiáng)和FT顯著性估計(jì)[16]的預(yù)處理、基于相似性度量函數(shù)的疵點(diǎn)粗定位和基于SLIC[17]的疵點(diǎn)細(xì)分割3大步驟，流程框圖如圖2所示�？芍�:以虛箭頭表示的輔助流程需先計(jì)算增強(qiáng)圖像中各圖像分塊之間的相似性測(cè)量值，然后在顯著圖中實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)粗定位;以實(shí)箭頭表示的主流程先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行將數(shù)增強(qiáng)，然后采用顯著性檢測(cè)得到其對(duì)應(yīng)的顯著圖，再借助輔助流程實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)粗定位，進(jìn)而對(duì)粗定位圖像分塊進(jìn)行超像素細(xì)分割和二值化處理，并采用連通域分析剔除孤立點(diǎn)，最后得到檢測(cè)結(jié)果。2.2 檢測(cè)步驟

圖3示出使用SSIM方法和本文提出的相似性度量函數(shù)對(duì)周期性紋理織物圖像中的疵點(diǎn)進(jìn)行相似性粗定位結(jié)果�？芍�2種方法對(duì)具有明顯周期性復(fù)雜紋理織物圖像中的疵點(diǎn)均表現(xiàn)出了較好的定位效果，而SSIM對(duì)灰度信息不敏感，因此難以準(zhǔn)確定位出簡(jiǎn)單紋理織物圖像中疵點(diǎn)的大致位置，而本文提出的相似性度量函數(shù)中由于加入了基于歸一化局部均值差分的灰度相似性檢測(cè)參量，可實(shí)現(xiàn)對(duì)更多類型周期性紋理織物圖像中的疵點(diǎn)進(jìn)行相似性粗定位。圖4示出式(10)中α取不同值時(shí)本文方法對(duì)織物圖像中疵點(diǎn)的相似性粗定位結(jié)果�？芍�，當(dāng)α取0.8時(shí)能更準(zhǔn)確地定位出疵點(diǎn)大致位置，因此本文方法中α取0.8。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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