一种电子布疵点分割方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110021023A(43)申请公布日2019.07.16(21)申请号201910164685.6(22)申请日2019.03.05(71)申请人西安工程大学地址710048陕西省西安市金花南路19号(72)发明人景军锋郑敏苏泽斌张缓缓(74)专利代理机构西安弘理专利事务所61214代理人宁文涛(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06K9/62(2006.01)G06T7/00(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种电子布疵点分割方法(57)摘要本发明公开了一种电子布疵点分割方法，具体步骤如下：首先将待检测的电子布图像换为灰度图像；其次对灰度图像进行ButterWorth滤波处理；再次采用K-means算法对滤波后的图像进行聚类；最后将经聚类的图像的像素点按聚类的类别进行标记，根据标记结果进行二值化处理，即可分割出织物疵点。本发明的方法使用ButterWorth低通滤波器对电子布图像进行处理，能够在抑制背景纹理的同时，最大限度保留疵点的细节信息，增强背景与疵点区域的对比度。同时，使用K-means算法对滤波后的图像进行聚类，最终可以将电子布图像聚成为不同类，进而根据标记结果，对图像进行二值化分割，达到电子布疵点的精确定位、准确分割。CN110021023ACN110021023A权利要求书1/2页1.一种电子布疵点分割方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、将待检测的电子布图像转换为灰度图像；步骤2、对灰度图像进行ButterWorth滤波处理，得到滤波后的图像；步骤3、采用K-means算法对滤波后的图像中的像素点进行聚类，最终将所有像素点聚类成不同的类别；步骤4、对步骤3中得到的每一个类别中的所有像素点进行标记，接着对标记后的图像进行二值化处理，即可分割出电子布疵点区域。2.根据权利要求1所述的一种电子布疵点分割方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：步骤2.1、令步骤1中得到的灰度图像为f(x,y)，灰度图像的大小为M×N，将灰度图像f(x,y)经傅立叶变换得到图像F(u,v)，使灰度图像f(x,y)的背景位于频域的低频分量中，灰度图像f(x,y)中的噪声和图像细节部分位于频域的高频分量中；步骤2.2、将经傅立叶变换的图像F(u,v)进行卷积处理后，再进行傅立叶反变换获得滤波后的图像g(x,y)。3.根据权利要求2所述的一种电子布疵点分割方法，其特征在于，所述步骤2.1中傅立叶变换的公式为：其中，M,N代表图像的像素大小，μ,ν代表离散变量，并且μ＝0,1,2...,M-1，ν＝0,1,2...,N-1。4.根据权利要求2或3所述的一种电子布疵点分割方法，其特征在于所述步骤2.2中傅立叶反变换的公式为：g(x,y)＝F-1{H(u,v)F(u,v)}其中，H(u,v)代表滤波器，表示为n为阶数，取正整数，用来控制衰减速度，D0为截止频率，D(u,v)是点(u,v)距原点的距离。5.根据权利要求1所述的一种电子布疵点分割方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：步骤3.1、随机在滤波后的图像g(x,y)上取k个点，将这k个点的像素值作为k个初始聚类中心点，得到初始聚类中心点集合C＝{c1,c2,...,ck}；其中，C表示所有初始聚类中心点的集合，k表示聚类中心的个数，c1表示第一个聚类中心点，c2表示第二个聚类中心点，以此类推，ck表示第k个聚类中心点；步骤3.2、计算图像g(x,y)上的每一个像素点的像素值与C＝{c1,c2,...,ck}中每一个聚类中心点之间的距离，根据欧几里得距离对滤波后的图像g(x,y)中所有像素点进行分类，构成k个集合，每一个集合即代表一个类别；步骤3.3、对每一个类别中的所有像素点的像素值分别求平均值，将得到的k个平均值作为k个新的聚类中心点；步骤3.4、重复步骤3.2和步骤3.3两个步骤直到聚类中心收敛，即聚类中心收敛时的k2CN110021023A权利要求书2/2页个聚类中心点与上一次迭代得到的k个聚类中心点偏移量总和小于0.0001，最终将图像g(x,y)中的所有像素点聚类成k个类别。6.根据权利要求5所述的一种电子布疵点分割方法，其特征在于，所述步骤3.2中欧几里得距离的计算公式为：其中，g(x,y)表示像素点，ck表示第k个聚类中心点。7.根据权利要求5所述的一种电子布疵点分割方法，其特征在于，所述步骤3.4中偏移量总和的计算公式为：其中，E为所有聚类中心的偏移量总和，j表示迭代次数，ci,j表示第i个类别在第j次迭代结束时得到的聚类中心，ci,j-1表示第i个类别在第j-1次迭代结束式得到的聚类中心。8.根据权利要求1所述的一种电子布疵点分割方法，