基于光照预处理与特征提取的纺织品瑕疵检测方法

摘要：

针对光照对纺织品图像特征提取的影响以及传统完整局部二值模式(complete local binary pattern)算法的局限性,本文提出了一种基于局部对比度增强(local contrast enhancement)算法的改进CLBP特征提取方法并将其应用到纺织品瑕疵检测中.该方法采用局部对比度增强算法对受光照影响的纺织品图像进行预处理,使用改进CLBP算法对分块后(格分割)图像进行特征提取,计算每一格子特征值与标准特征值的KLD散度并与训练得到的阈值进行比较,大于阈值格子标记为瑕疵.使用本文方法在标准星形(star)数据库与箱形(box)数据库中实验结果表明,该方法与其他预处理方法相比有更加出色的处理效果,大部分检测结果的查全率均可达到0.99左右.

关键词：光照预处理、局部对比度增强、完整局部二值模式、格分割、KLD散度、特征提取、纺织品瑕疵检测

所属期刊栏目：14

分类号：TS131.9(纺织工业、染整工业)

资助基金：江苏省六大人才高峰项目DZXX-028;江苏省研究生科研与实践创新计划项目SJCX18_0648;浙江省公益技术研究社会发展项目2017C33223

在线出版日期：2019-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：716-724