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基于S变换的织物图像疵点检测算法研究
基于S变换的织物图像疵点检测算法研究
摘要：织物图像的疵点检测在纺织工业中具有重要的意义。本论文基于S变换，提出了一种新的织物图像疵点检测算法。首先，对织物图像进行预处理，去除噪声和平滑图像。然后，将图像转换为S域，并计算图像的S变换系数。接下来，根据S变换系数的统计特性，将图像分为有疵点和无疵点两类。最后，利用阈值分割方法得到最终的疵点检测结果。实验证明，该算法能够有效地检测出织物图像中的疵点。
关键词：织物图像；疵点检测；S变换；预处理；阈值分割
第一章引言
1.1研究背景
织物是纺织工业中最基本的产品之一，其质量直接关系到纺织品的品质。然而，在织物生产过程中，往往会出现一些疵点，如线头、毛刺、缝隙等，这些疵点不仅影响了织物的美观度，还可能导致产品质量不合格。因此，疵点的检测和识别在纺织行业中具有重要的意义。
1.2研究目的
本论文旨在提出一种基于S变换的织物图像疵点检测算法，通过对织物图像的预处理和S变换的应用，实现对疵点的准确检测和识别。
第二章相关工作
2.1织物图像的预处理
织物图像中存在着各种噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。为了提高织物图像的质量，通常需要进行图像的预处理，包括去噪和平滑处理等。
2.2S变换
S变换是一种用于图像分析和处理的数学工具，它能够将图像从空域转换到频率域，从而提取出图像的主要特征。
第三章算法设计
3.1织物图像的预处理
首先，对织物图像进行去噪处理，可以使用中值滤波或均值滤波等方法。然后，对图像进行平滑处理，可以使用高斯滤波或均值滤波等方法。
3.2S变换的计算
将经过预处理的织物图像转换为S域，计算图像的S变换系数。S变换系数表示了图像在频率域的分布情况，是判断图像是否有疵点的重要依据。
3.3疵点检测
根据S变换系数的统计特性，将图像分为有疵点和无疵点两类。通过设置合适的阈值，可以实现疵点的准确检测和识别。
第四章实验结果分析
本章在织物图像数据集上进行了实验，并对比了本算法与其他常用的疵点检测算法。实验结果表明，本算法能够有效地检测出织物图像中的疵点，并且具有较高的准确率和鲁棒性。
第五章结论与展望
本论文提出了一种基于S变换的织物图像疵点检测算法，通过对织物图像的预处理和S变换的应用，实现了对疵点的准确检测和识别。实验结果表明，该算法能够有效地检测出织物图像中的疵点，并具有较高的准确率和鲁棒性。未来的研究方向可以考虑进一步优化算法的性能，提高疵点检测的精度和效率。
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