基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较,疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特征。利用二维连续小波特征,能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析,确定出最优的变换尺度和旋转角度,并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

基于织物自适应正交小波的疵点检测

应用织物自适应正交小波对织物疵点的检测和识别进行了分析,首先介绍了织物图像的小波分解算法和紧支撑正交小波,在此基础上提出了织物自适应小波的构造,由自适应小波对织物图像分解,然后对分解后的纬向和经向子图像提取特征,由特征什检测和识别疵点。实验证明了该方法对素色织物的常见疵点具有快速、准确的检测效果。     

基于小波变换和最大熵的织物疵点检测

首先选取最优小波基对织物疵点图像进行分解,并对分解后的水平及垂直高频系数进行灰度值归一化,然后分别求出水平和垂直细节图像的最大熵及平均熵,通过比较判断出疵点类型,最后对平均熵大的细节图像进行最大熵原理的分割,得到最终的疵点检测结果。仿真实验表明该方法对常见纬向和径向类织物疵点的检测是有效的。     

用于疵点检测的织物自适应正交小波的实现

应用随机算法并给以一定的约束条件，可以有效地由满足正交归一条件的滤波器中，优化获得与织物纹理相匹配的滤波器。应用这种织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可有效地应用于织物疵点的自动检测。     

基于小波变换的织物疵点检测

本文基于小波变换原理进行织物疵点检测。使用DH-SV 1410FM数字相机采集平纹坯布图样,应用中值滤波和Laplacian算子对图像做去噪和锐化处理。采用Mallat算法对预处理后的图像进行小波分解,分别提取经纬子图的能量、方差、熵、逆差距和极差等特征值,并对提取的特征值进行归一化处理。实验结果表明,疵点使织物图像在经纬方向上产生了不规则的纹理走向,不同类疵点图像的特征值归一化曲线在疵点处有明显的变化。该研究对判断织物是否有疵点的存在、判断疵点的大致走向和确定疵点的位置具有一定的参考价值。     

基于自适应双正交小波的织物疵点边缘检测

针对织物疵点边缘检测问题,分析了"最佳"边缘检测滤波器设计的准则,以及构造自适应双正交小波的优化目标函数,提出了一种基于自适应双正交小波的图像边缘检测方法.实验结果表明,与已有的基于小波的图像边缘检测方法相比,本方法具有更好的边缘检测能力和鲁棒性.     

织物疵点检测中自适应正交小波基的构造

提出了一种用于织物疵点检测的自适应正交小波基的构造方法.该方法从小波滤波器系数满足的正交归一化条件入手,采用一定数量参数角的正弦和余弦函数构造出一定长度的正交小波滤波器系数的统一解析式;以分解子图中像素最大能量值最小作为逼近条件,采用遗传算法作为寻优算法,从而实现针对不同的织物,自适应地构造小波基.同时,实验证明了自适应小波基的对疵点图像分解效果.     

基于计算机视觉的织物疵点自动检测

用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进行检测识别.实验结果表明,用这种方法识别织物疵点,识别率可达到98%.     

基于小波模极大值和自适应Canny算子的织物疵点检测算法

为解决传统人工检测织物疵点时准确率和效率低、经典Canny算子无法自适应平滑和自适应阈值选择的问题,提出一种小波模极大值算法和自适应Canny算子结合的织物疵点检测算法.将自适应Canny算子和小波模极大值算法提取到的织物疵点边缘图像进行加权融合并优化处理.结果显示,该融合算法优于融合前两种单独使用的算法,能有效提取较连续、完整的织物疵点边缘特征,正检率为95.83%,较同类算法提高了1.98%.     

基于自适应正交小波的机织物密度自动检测的研究

为了将计算机视觉应用于织物经纬密自动检测，提出了建立机织物自适应小波分解滤波器并研究了织物密度自动检测的方法。应用织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可将织物子图像二值化后，根据其黑白交替变化规律，计算出织物的经纬纱密度。实验结果证明自动检测和人工测量相比，误差在3％以内。     

Fabric Defect Detection Using Adaptive Wavelet Transform

A method of woven fabric defect detection using the wavelet transform adaptive to the fabric has been developed. With reference to the orthogonality constrains of Daubechies wavelet, by taking the minimization of the energy or the gray level of the pixels hi the output sub-images as the additional conditions and using the random algorithm method, two sets of wavelet filters adapted to the fabric texture were formed. The original images of normal fabric texture and the fabric texture with defects were decomposed into horizontal and vertical sub-images by using these filters and the feature indices of these sub-images were also extracted. By comparing the feature indices of the normal texture with that of the defective texture, the fabric defects can be successfully detected and located.     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

基于连续小波变换的系统分析

在连续小波变换的基础上，对线性时不变振动系统进行了小波分析，给出了系统输出信号的小波变换的脉冲响应和输入的关系，作为应用实例，计算了单自由度系统的输出信号的小波变换，并与输出信号的直接小波变换进行了比较，结果表明两者完全吻合。     

基于多层小波和共生矩阵的纹理表面缺损检测

提出一种利用多层小波和共生矩阵进行纹理表面缺损检测的有效方法.该方法首先将缺损图像在不同水平上进行小波分解,得到一系列低频子图像和高频细节子图像;然后计算和分析各水平上高频细节子图像的共生矩阵特征;最后选择低频子图像进行小波合成得到无纹理图像进行检测.实验证明,该方法能够快速准确地进行纹理缺损检测.     

基于MATLAB的连续小波变换图象分析

Wavelet是基于MATLAB的一个重要应用软件包。但在利用Wavelet对于一些典型信号 ,如正弦信号、δ 信号进行连续小波变换 (CWT)时 ,却出现一些与常识不相符的“异常”图象。针对这个问题 ,利用Morlet小波基 ,从连续小波变换基本公式出发 ,通过数学上的严格推证 ,指出了这些特殊图象的形成原因 ,分析了小波变换所体现的“数学显微镜”的特点 ,并得到一个有趣的结论 :只有当小波Morlet小波基的振荡频率略微小于正弦信号的振荡频率时 ,才会达到小波变换的最大值     

基于开关电流的连续小波变换实现

提出了一种基于电流模的开关电流技术取代基于电压模的开关电容技术实现连续小波变换的方法．采用并联式复解调方案利用开关电流技术实现连续小波变换．设计实现了开关电流振荡器和开关电流乘法器,Pspice仿真结果证实了其可行性．     

基于奇异值分解的连续小波消噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,提出了一种基于奇异值分解的连续小波消噪方法.通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分.通过仿真数据的对比分析和工程测试信号的应用,表明该方法适用于冲击成分信号的提取,与软阈值消噪法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高.     

基于小波变换的投影光栅条纹分析

投影光栅条纹相位法通常用于三维物体形貌的测量.采用小波变换直接提取单幅光栅条纹图像的相位分布,不需要进行相位展开,即可得到物体表面轮廓.给出了小波分析应用在空间载波光栅条纹相位分析中的理论推导证明、计算机模拟以及实验验证结果,讨论了小波分析的抗噪能力,证实了该方法的可行性.