引入纹理相似性的纺织品图像增强

摘要：

纺织品图像增强能够突出其纹理特性,便于纺织品的人工检测和机器视觉检测.提出一种在非局部均值滤波( NLM)框架下的纺织品图像纹理增强方法.纺织品图像具有规则周期的纹理,存在大量的冗余信息,NLM可利用这一特性来增强图像的纹理信息.但由于纺织品图像结构复杂且存在噪声,导致在NLM中相似性的度量不够准确.为解决这一问题,通过采用主分量分析(PCA)将纺织品图像分解为图像信息分量和噪声分量,并去除各分量间的相关性,来提高纺织品纹理间相似性度量的准确性.实验结果表明,本文方法比现有的纺织品图像纹理增强方法的增强效果有显著提高.

关键词：纺织品图像、纹理增强、非局部均值滤波、主分量分析

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60672120,41076120,61005007;安徽省优秀青年科技基金项目10040606Y09;合肥工业大学计算机与信息学院人才培养计划项目2010HGXJ0017;安徽省人才开发基金项目2008Z054;教育部留学回国人员科研启动基金

在线出版日期：2012-05-15（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：169-177