基于稀疏表示的织物疵点检测算法研究

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1、馨分类号个雇Ｚ璋隐ＺＨＯＮＧＹＵＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ硕±学位论文基于稀疏表示的织物疵点检测算法研究罔磊学科口类：工学‘专业名称：信号与信烏化巧导师姓名、职称：刘洲蜂教授２０化年５月＊中原工学院学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是我个人在导巧指导下进巧的研究工作及取得的研巧成果。论文中除了特别加｜＾１掠注巧致谢的地方外，不包含任何其他个人或集体已经公巧发表或撰写过的研巧成果。其他同志对本研巧的后发和所做的贡献均已在论文中作了明巧的声明

2、并表示了谢意。本人学位论文与资料若有不实一，愿意承担切相关的法律责任。学位论文作者签名：（年６月曰１中原工学院学位论文知巧产权声明本人完全了解中原工学院有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于中原工学院。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被査阅和借阅。学校可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据，库进行检索、，可Ｗ采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适用本声明。学位论文作者签名；指导教师签名＞年月Ｉ

3、曰兴＜锋《月１曰４《授予单位代码10465学号或申请号密级中原工学院硕士学位论文基于稀疏表示的织物疵点检测算法研究闫磊指导教师：刘洲峰教授申请学位级别：硕士专业名称：信号与信息处理论文提交日期：2016年3月论文答辩日期：2016年6月培养单位:中原工学院学位授予单位:中原工学院基于稀疏表示的织物疵点检测算法研究专业：信号与信息处理硕士生：闫磊指导教师：刘洲峰教授摘要织物疵点检测是保障纺织品质量的关键环节。纺织布料生产中，不可避免出现织物瑕疵，这会使布匹的价值大大降低，造成人力和物力的浪费。在生产过程中对产出的布匹进行疵点检测，且有效对纺织品准确分类，对纺织

4、行业具有重要应用价值和意义。然而，织物图像纹理复杂多变、种类较多，且疵点的形状和类别具有随机性，没有固定的出现概率模型。如何对织物疵点从织物图像中准确检测成为该行业的研究热点和本课题的研究内容。传统基于特征提取和非特征提取的织物疵点检测方法，重构织物图像正常纹理时仍包含部分疵点信息，导致疵点检出率较低。近年来，稀疏表示方法在图像处理和模式识别领域得到了广泛的应用，并在目标检测中取得了较好的检测效果。该方法对图像的各个部分进行稀疏性大小测量，并能够有效地将稀疏性较大的目标区域从整幅图像中检测出来。织物疵点检测中，疵点区域被视为检测目标，且具有稀疏特性。为提高织物疵点

5、检测精度，论文采用基于稀疏方法的织物疵点检测算法重构织物纹理。本论文提出基于稀疏优化方法、基于MLBP特征稀疏表示、以及基于HOG特征稀疏子空间分类方法，分别对织物图像疵点区域进行检测。所做的工作与研究成果如下：（1）提出一种基于稀疏优化的织物疵点检测算法。首先，利用L1范数最小化从待检织物图像中学习出自适应字典库，用该库对织物图像块稀疏表示，计算出稀疏表示系数矩阵；然后，对系数矩阵进行优化处理，采用字典库及优化系数矩阵对织物纹理稀疏重构；最后，将重构图像与待检织物图像相减生成残差图像，用最大熵阈值方法对残差图像分割，定位出疵点区域。（2）提出一种基于MLBP二值

6、模式提取和稀疏性表示的织物疵点检测算法。首先，提取图像主要二值模式并构建字典库；然后，利用库原子对3×3图像块中心像素的LBP模式进行稀疏表示；同时计算图像中MLBP模式对应像素与3×3邻域像素I之间的灰度差均值；接着，结合灰度差均值、稀疏表示系数矩阵以及中心像素灰度值，实现对原织物图像的重构；最后，计算重构图像与原含疵点织物图像的残差，从而得到残差图，利用最大熵阈值分割方法实现对残差图的分割，定位出疵点区域。（3）提出一种基于HOG特征稀疏表示和子空间分类的织物疵点检测算法。首先，将大小为256×256的织物图像分割为16×16尺寸相同的织物图像块；然后，提取各

7、个图像块的HOG特征，并组建为自适应字典库；采用一范数最小化方法，实现字典库对各个图像块的HOG特征的稀疏表示，得到稀疏表示系数矩阵；最后，根据正常图像块与含疵点图像块的HOG特征差异，利用子空间分类方法对稀疏表示系数矩阵进行二分类，得到织物图像正常与异常区域的分割结果。关键字：疵点检测；稀疏表示；MLBP特征；HOG特征；子空间聚类IIResearchofFabricDefectDetectionBasedonHybridSelf-adaptiveWaveletBasisSpecialty:SignalandInformationProcessingName:Y

8、anLei