本发明专利技术公开的基于双简化脉冲耦合神经网络的坯布疵点分割方法，首先将相机采集的M×N大小待测坯布的数字图像传送至图像缓存器；其次采用局部二进制模式算子，对图像缓存器中的数字图像进行疵点特征提取计算，以消除光照不匀、纹理背景以及噪声干扰的影响，凸显疵点区，同时计算得到的图像大小压缩至原图像的n×n分之一；然后采用DSPCNN，对处理后的结果图像分别进行高低亮度坯布疵点分割的迭代计算；最后判断是否到设定的迭代次数t，将DSPCNN处理结果进行归并计算，得到坯布疵点分割结果图S。本发明专利技术方法解决了现有坯布疵点分割技术存在的调整参数多、计算复杂度高、缺乏自适应的问题，提高了坯布疵点检测的实时性、一致性和准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字图像分割
，涉及一种坯布疵点分割方法，具体涉及一种。
技术介绍
随着国际纺织市场竞争的日趋激烈，纺织品质量问题越来越成为企业生存与发展的制胜因素。疵点检测是纺织品质量控制的一个重要的环节。长期以来，国内坯布厂大都依靠人工来检测疵点，由于长时间的用眼带来的疲劳或检验人员的主观因素等而出现漏检或检测结果不一致等问题弊端，也直接影响着后续产品质量的客观评定。因此，提高坯布疵点检测的准确率已成为坯布疵点自动检测系统中不可缺少的一个核心技术。脉冲稱合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,简称PCNN)是一种模拟哺乳动物视觉特性的第三代人工神经网络，因其时空总和特性以及信息传播和耦合特性，导致空间邻近、外部刺激强度相似的神经元易于同步点火。这恰恰表征了空间邻近像素属性值相似的图像分布特点，使之用于图像分割具有独特的优势。但传统的PCNN模型因其调整参数多、计算复杂度高等问题，很难满足在线疵点检测的实时性和自适应性要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，解决了现有坯布疵点分割技术存在的调整参数多、计算复杂度高的问题，提高坯布疵点检测的一致性和准确性，以满足在线疵点检测的实时性和自适应性处理要求。本专利技术所采用的技术方案是，，具体按照以下步骤实施步骤I :将相机采集的MXN大小待测坯布的数字图像传送至图像缓存器；步骤2 :采用改进的局部二进制模式算子，对图像缓存器中的数字图像进行疵点特征提取计算，以消除光照不匀、纹理背景以及噪声干扰的影响，凸显疵点区，同时将计算得到的图像大小压缩至原图像的nXn分之一；步骤3 :采用DSPCNN，对步骤2处理后的结果图像分别进行高低亮度坯布疵点的分割迭代计算；步骤4 :判断是否到设定的迭代次数t，如果不是，则转步骤3进行迭代处理；如果是，则依据图像的属性分布特征，将步骤3的处理结果进行按照下式进行归并计算，得到坯布疵点分割结果图S S = <。本专利技术的特点还在于，其中的步骤2采用改进的局部二进制模式算子，对图像缓存器中的数字图像进行疵点特征提取计算，具体按照以下步骤实施5I)获取在同等光照下待测坯布的无疵点数字图像IM，其大小大于等于 22ΧηΧ (ηXη)；2)将无疵点数字图像划分为nXn大小的非重叠窗口，并计算在nXn大小窗口内的行、列像素平均属性值，记作G，则权利要求1.，其特征在于，具体按照以下步骤实施步骤I :将相机采集的MXN大小待测坯布的数字图像传送至图像缓存器；步骤2 :采用改进的局部二进制模式算子，对图像缓存器中的数字图像进行疵点特征提取计算，以消除光照不匀、纹理背景以及噪声干扰的影响，凸显疵点区，同时将计算得到的图像大小压缩至原图像的nXn分之一；步骤3:采用DSPCNN，对步骤2处理后的结果图像分别进行高低亮度坯布疵点的分割迭代计算；步骤4 :判断是否到设定的迭代次数t，如果不是，则转步骤3进行迭代处理；如果是， 则依据图像的属性分布特征，将步骤3的处理结果进行按照下式进行归并计算，得到坯布疵点分割结果图S 2.根据权利要求I所述的，其特征在于，所述的步骤2采用改进的局部二进制模式算子，对图像缓存器中的数字图像进行疵点特征提取计算，具体按照以下步骤实施1)获取在同等光照下待测坯布的无疵点数字图像頂，其大小大于等于22XnX(nXn)；2)将无疵点数字图像划分为nXn大小的非重叠窗口，并计算在nXn大小窗口内的行、列像素平均属性值，记作f、Tj，则3.根据权利要求I所述的，其特征在于，所述的步骤3采用DSPCNN对步骤2处理后的结果图像分别进行高低亮度坯布疵点分割的迭代计算，具体按照以下步骤实施1)计算当前待测图像像素属性均值和最小、最大属性值，分别记作i、gmin、gmax，则全文摘要本专利技术公开的，首先将相机采集的M×N大小待测坯布的数字图像传送至图像缓存器；其次采用局部二进制模式算子，对图像缓存器中的数字图像进行疵点特征提取计算，以消除光照不匀、纹理背景以及噪声干扰的影响，凸显疵点区，同时计算得到的图像大小压缩至原图像的n×n分之一；然后采用DSPCNN，对处理后的结果图像分别进行高低亮度坯布疵点分割的迭代计算；最后判断是否到设定的迭代次数t，将DSPCNN处理结果进行归并计算，得到坯布疵点分割结果图S。本专利技术方法解决了现有坯布疵点分割技术存在的调整参数多、计算复杂度高、缺乏自适应的问题，提高了坯布疵点检测的实时性、一致性和准确性。文档编号G06T5/00GK102592266SQ20121000120公开日2012年7月18日 申请日期2012年1月4日 优先权日2012年1月4日专利技术者姜寿山, 宁长胜, 石美红, 郭勇刚, 马进朝 申请人:西安工程大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：石美红，姜寿山，郭勇刚，宁长胜，马进朝，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：
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