机织物疵点分割方法.pdf
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机织物疵点分割方法.pdf
本发明公开了一种机织物疵点分割方法,其包括以下步骤:S1、获取一表面带有疵点的机织物的疵点图像;S2、采用四阶偏微分方程算法和松弛中值滤波算法对该疵点图像进行混合降噪;S3、对降噪后的疵点图像进行二值化处理以获得一二值化图像。本发明采用四阶偏微分方程算法和松弛中值滤波算法对疵点图像进行混合降噪,对噪声进行有效平滑的同时较好地保留了疵点信息,改善了分割效果。
基于阈值分割的织物疵点检测技术研究与实现的任务书.docx
基于阈值分割的织物疵点检测技术研究与实现的任务书任务书题目:基于阈值分割的织物疵点检测技术研究与实现任务背景:织物是纺织品的主要形式,由于其锻练细密、柔软舒适、美观大方、透气性好等特点被广泛应用于衣服、面料等领域。然而,在织物生产过程中,由于细心不周、人为失误或机器故障等原因,织物表面可能出现疵点,如节疤、缺经缺纬、错花等,这些疵点会严重影响织物的质量,甚至会使整个产品报废。因此,如何将疵点检测技术应用于织物质量控制中,已成为织物行业迫切需要解决的问题。任务要求:1.综述当前织物疵点检测技术的研究现状和发
一种电子布疵点分割方法.pdf
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
一种提花针织物疵点检测方法.pdf
本发明公开了一种提花针织物疵点检测方法,属于图像检测领域,方法包括:将获取的织物图像分为纹理区域和疵点区域;提取织物图像的灰度梯度矩阵,计算纹理区域的第一梯度阈值,疵点区域的第二梯度阈值;构建扩散系数函数,对织物图像分区域扩散,将得到的扩散织物图像均分为多个图像分块,计算各图像分块的均值,并选取最大均值和最小均值;构建改进LBP算法,将LBP灰度特征值、局部熵值和相关性值,分别采用去邻域减行均值法计算出对应的新特征值,归一化至预设区间;根据各个特征图对应的权重,计算各个特征图对应的融合系数,融合得到重构特
基于灰度LBP共生矩阵和空间加权k--means的织物图像疵点分割的开题报告.docx
基于灰度LBP共生矩阵和空间加权k--means的织物图像疵点分割的开题报告一、研究背景和意义随着现代纺织技术的不断发展,织物在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。在织物生产的过程中,由于各种因素的影响,会出现各种不同类型的疵点,如污渍、拉伸、断丝等。这些疵点不仅会影响织物的外观美观度和质量,而且还会影响织物的功能,如强度、透气性等。因此,对织物疵点的检测和分类变得越来越重要。在近年来,计算机科学技术在织物疵点检测方面取得了较大的进展。尤其是图像处理和机器学习技术的应用,为织物疵点的检测和分类提供了更加快