基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

摘要：

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题，提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算，提取疵点的类边缘和区域信息；然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试，并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明，该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响，而且分割质量有了明显改进。

关键词：织物疵点、图像分割、局部熵、变异度、人工神经网络脉冲藕合

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省科技创新工程重大科技专项项目2008ZDKG-36

在线出版日期：2014-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：207-212,219