基于视觉显著图构建的织物疵点图像分割.pdf

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2、业硕士学位论文论文题名:基于视觉显著图构建的织物疵点图像分割研究生姓名：吴宁学号：2012274导师（校内）：管声启（副教授）导师（校外）：蒋广友（高工）学院：机电工程学院学科专业：机械工程申请学位：工程硕士答辩委员会主任委员：王瑛答辩日期：2015年5月15日II*~~~~*~~±TM~~~~~~~~m*~~~~m~.~~~e:t{~W'iJ-frtJ111%~~~CJpXtJL~;1E-Y:i~X1¥1~Gp1t:taFt-J':Wi.ftr'Fitx1~-m:00ffiili00"*A~~~~I~*~~~§I¥J~ffl*~~~~.~±$~$

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4、~iT.UM(Ji1"-A~~~.~B~~~l2.L~~~~~~·*A~~~m~*~~~$W~*E4=*Aift-t.§_.基于视觉显著图构建的织物疵点图像分割摘要：在纺织企业中，织物疵点检验是由检验人员在验布机上完成的。然而，这种基于人工视觉的检测方法通常不能满足实际在线检测的需要。因此，研发基于机器视觉的自动检测设备显得尤为重要，而这种自动检测设备研发的关键在于图像处理算法的研究。然而，织物图像中的疵点灰度通常与正常纹理灰度比较接近，因此，传统的图像处理方法很难实现其完整分割。本文首先通过分析人类视觉显著性机制机理，在参考Itti模型和Sten

5、tiford模型的基础上，优化改进了Itti视觉显著性计算模型。然后，将小波变换和傅里叶变换用于织物图像的亮度显著图构建，并提出一种织物图像的整体亮度显著性度量和提高方法，以及基于傅里叶变换能量谱残差的局部亮度显著性度量方法。其次，本文通过分析织物图像本身的特点来优化设计用于提取织物图像方向特征的Gabor滤波器组，大大提高了织物图像的方向特征提取和方向显著图构建效率。最后，通过对织物图像的显著图分别进行阈值分割并线性融合形成疵点信息。实验表明，与经典算法相比，本文方法通过构建显著图增加了织物疵点的显著性，能够提高织物疵点图像分割的准确率和完整性；

6、本文研究成果将为织物疵点在线检测提供理论支持。图44幅，表1一个，参考文献55篇关键词：图像分割；视觉显著性机制；显著图构建；Gabor滤波器组中图分类号：TP391IFabricdefectimagesegmentationbasedonthebuildingofvisualsaliencymapABSTRACTInthetextileenterprise，fabricdefectdetectioniscompletedbyinspectorsontheinspectingmachine.However，thiskindofdetectionme

7、thodbasedonartificialvisionusuallycannotsatisfytheneedsofonlinedetection.So,developingautomaticdetectionequipmentbasedonmachinevisionisparticularlyimportant.While，thekeytodevelopingthiskindofautomaticdetectionequipmentistheresearchingofimageprocessingalgorithm.However,thegray-

8、levelofdefectisusuallyclosetothenormaltextureinfabricimage,tr