新的基于图像显著性区域特征的织物疵点检测算法

摘要：

鉴于织物疵点类型的多样性和传统人工检测方法的低效率,为更有效地检测织物疵点,提出一种新的基于图像显著性特征的织物疵点检测方法—SGE.将原织物图分成相同两份:一份利用改进的基于频率的显著性区域(FSR)方法提取区域特征,粗定位疵点位置.另一份先Gabor滤波,取Gabor模图为输出特征；再利用基于像素的显著性区域(PSR)方法进行区域特征提取,细定位疵点位置；然后利用最大熵分别对粗细定位的疵点图进行分割,再融合；最后描绘轮廓,计算周长和面积,去除孤立点,得最终检测结果.采用OpenCV算法库,选取了4种具有代表的织物疵点图片进行验证.实验结果表明,这种粗细定位疵点的方法能够获得较好的检测结果,无需事先学习,能够满足实时性要求.

关键词：疵点检测、显著性区域特征、Gabor滤波器、最大熵、OpenCV

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省产业计划开发项目25201071;泉州市科技计划项目2010G1

在线出版日期：2012-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1574-1577