The invention discloses a fabric defect detection method based on visual saliency, which comprises the following steps: (1) acquisition; (2) the brightness characteristics of processing; (3) the direction of feature processing; (4) multi channel superposition normalization processing; (5) image processing; (6) binarization processing; (7) the defect region judgment, compared with the traditional fabric defect detection method, the invention reduces the computational complexity, improve the recognition rate, and accurate positioning, while avoiding the saliency map of the detected gray cloth intact value than in Figure flaws intact the gray value of the error higher situation easily which can effectively reduce the background interference in the detection process, and reduces the image intact after cloth adaptive threshold segmentation target area was mistaken for defect area situation.
【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法
本专利技术涉及一种布匹瑕疵检测方法,具体涉及一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法。
技术介绍
在现代纺织生产中,质量的控制与检测非常重要,布匹的瑕疵检测是其中尤为关键的组成部分,目前,国内纺织企业的检测方式多以人工为主,人眼检测速度有限,检测结果易受主观因素影响,易发生误检、漏检等。以先进的自动检测技术代替人工布匹瑕疵检测,是提高检测效率、减少劳动力、降低人工劳动强度和保证布匹质量的重要措施。国内外学者在自动检测方法的研究上取得了很多卓越的成绩。布匹瑕疵检测算法主要是根据检测到的布匹的纹理形状进行瑕疵判断,大致有3类:统计法、谱分析法和基于模型法。其中最常见的是的运用傅里叶变换、小波变换和Gabor分析的频谱分析法。傅里叶变换是对图进行全局变换,因而不能准确定位瑕疵;Gabor分析的变换检测性能较好,然而需要对多通道方向进行二维滤波以及融合,大大增加计算复杂度;小波变换有良好的局部时频分析、计算速度快等优点,但是方向选择性差,使其不能很好描述二维图特性,导致检测效果不理想。人类能快速有效地识别出缺陷,无论反光强弱、缺陷形状的变化、不同生产工艺造成的差别等等。布匹呈现在人眼前时,其瑕疵部分较为显著,能够引起视觉注意。也就是说,图中待发现的信息往往集中在一些关键的区域,通常称之为显著区域。如果能够准确地提取这些显著区域,即在视觉上吸引人注意的区域,我们就能有效找到需要的图信息。为了从图中提取显著区域,人们提出了基于视觉注意的计算模型。在这些模型中,用显著图表示视觉区域的显著性。显著图是一幅二维图,它的每个像素点的值表示原图 ...
【技术保护点】
一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)、采集图像,对布匹进行图采集,得到初始灰度图;(2)、GBVS模型生成显著图像,根据GBVS模型生成所述初始灰度图的综合显著图;包括如下分步骤:(a)、亮度特征处理,对所述初始灰度图进行高斯金字塔滤波,得到一组不同尺度下的亮度特征滤波结果,对每个所述亮度特征滤波结果,根据其像素间的差异和欧氏距离建立各自的马尔科夫链,然后求其马尔科夫平衡分布,将马尔科夫平衡分布后的所述一组不同尺度下的亮度特征滤波结果进行归一化处理,得到一张亮度特征显著图;(b)、方向特征处理,对所述初始灰度图在四个方向上进行Gabor金字塔滤波,对应得到四组不同尺度下的方向特征滤波结果,对每个所述方向特征滤波结果,根据其像素间的差异和欧氏距离建立各自的马尔科夫链,然后求其马尔科夫平衡分布,将马尔科夫平衡分布后的所述一组不同尺度下的方向特征滤波结果进行归一化处理,得到一张方向特征显著图;(c)、多通道叠加归一处理,将步骤(a)中的所述亮度特征显著图和步骤(b)中的所述方向特征显著图线性相加并进行归一化处理,得到综合显著图;其中,所述步骤(a)和步骤(b ...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉显著性的布匹瑕疵检测方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)、采集图像,对布匹进行图采集,得到初始灰度图;(2)、GBVS模型生成显著图像,根据GBVS模型生成所述初始灰度图的综合显著图;包括如下分步骤:(a)、亮度特征处理,对所述初始灰度图进行高斯金字塔滤波,得到一组不同尺度下的亮度特征滤波结果,对每个所述亮度特征滤波结果,根据其像素间的差异和欧氏距离建立各自的马尔科夫链,然后求其马尔科夫平衡分布,将马尔科夫平衡分布后的所述一组不同尺度下的亮度特征滤波结果进行归一化处理,得到一张亮度特征显著图;(b)、方向特征处理,对所述初始灰度图在四个方向上进行Gabor金字塔滤波,对应得到四组不同尺度下的方向特征滤波结果,对每个所述方向特征滤波结果,根据其像素间的差异和欧氏距离建立各自的马尔科夫链,然后求其马尔科夫平衡分布,将马尔科夫平衡分布后的所述一组不同尺度下的方向特征滤波结果进行归一化处理,得到一张方向特征显著图;(c)、多通道叠加归一处理,将步骤(a)中的所述亮度特征显著图和步骤(b)中的所述方向特征显著图线性相加并进行归一化处理,得到综合显著图;其中,所述步骤(a)和步骤(b)无先后顺序;(3)、灰度图处理,减小所述综合显著图各像素点的灰度值,从而得...
【专利技术属性】
技术研发人员:何志勇,孙立宁,胡佳娟,翁桂荣,左保齐,余雷,
申请(专利权)人:苏州大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。