中期報(bào)告基于改進(jìn)自適應(yīng)閾值的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法研究-wenkub
2023-05-27 13:23:49 本頁(yè)面
【正文】 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 中期報(bào)告 題目名稱： 基于改進(jìn)自適應(yīng)閾值的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法研究 院系名稱：電子信息學(xué)院 班 級(jí)：信息類 091 學(xué) 號(hào)： 20xx00484108 學(xué)生姓名：楊敏楠 指導(dǎo)教師 ：劉洲峰 李春雷 20xx 年 4 月 2 目錄 1 緒論 ....................................................................................................3 論文選題的背景與意義 .............................................................................3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài) ...................................................................3 2 課題任務(wù)及進(jìn)度安排 .......................................................................5 課題任務(wù) ......................................................................................................5 進(jìn)度安排 ...................................................5 3 整體方案設(shè)計(jì) ....................................................................................5 引入前置低通濾波器 ................................................................................6 自適應(yīng)閾值算法 ............................................7 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 .......................................9 5 下一步工作及解決思路 ..................................................................14 6 參考文獻(xiàn) ...........................................................................................14 3 1 緒論 論文選題的背景與意義 織物疵點(diǎn)檢測(cè)是紡織生產(chǎn)過(guò)程中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，常見(jiàn)的織物疵點(diǎn)達(dá) 30 余種。 隨著科技技術(shù)的進(jìn)步，飛速發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域中，并使得這些領(lǐng)域發(fā)生了革命性的變化。 （進(jìn)行擴(kuò)充，至少 1 頁(yè) ） 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài) 近 20 多年內(nèi)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)織物疵點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行了大量研究，有不少研究成果已推向市場(chǎng)。 但對(duì)于有復(fù)雜背景的小目標(biāo)圖像 , 運(yùn)用這種方法不能將目標(biāo)從背景中分割出來(lái) . 針對(duì)紅外亞圖像的特點(diǎn) ,文獻(xiàn) [15]提出了一種基于最大類間方差法的自適應(yīng)閾值選取方法 , 從提高運(yùn)算速度和分割精度兩方面對(duì)最大類間方差法進(jìn)行了改進(jìn) .最大方差閾值分割法在分割過(guò)程中對(duì)圖像上每個(gè)像素都是用了相等的閾值，但在實(shí)際的情況中 ，當(dāng)照明不均勻，有突發(fā)噪聲或者背景灰度變化較大時(shí)，整幅圖像分割時(shí)將沒(méi)有合適的單一閾值，如果仍采用單一的閾值去處理每一個(gè)像素，可能會(huì)將目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域錯(cuò)誤的劃分，因此，誕生了自適應(yīng)閾值分割的思想，即圖像中的每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的閾值可能不相同。文獻(xiàn) [3,4,5,6,7,8]提出基于最大類間方差法的圖像分割技術(shù)，當(dāng)圖像中目標(biāo)與背景的大小之比很小時(shí)，該方法分割檢測(cè)圖像效果較差，而且計(jì)算繁瑣耗時(shí)，實(shí)時(shí)性低?；谏鲜鲈颍疚奶岢龌诟倪M(jìn)自適應(yīng)閾值的疵點(diǎn)檢測(cè)算法，通過(guò)引入前置低通濾波器，降低局部紋理的復(fù)雜性，同時(shí)較好地保持了疵點(diǎn)區(qū)域，對(duì)濾波后的織物圖像采用自適應(yīng)閾值分割算法，得到了滿意的效果。自適應(yīng)閾值算法是由 最大類間方差法改進(jìn)后的一種算法，它克服了最大類間方差法的缺點(diǎn)，在織物缺陷檢測(cè)方面有較好的分割效果。 （把濾波器概念介紹一下，分類、應(yīng)用?！袄硐霝V波器”的名稱表明在半徑為 D0的圓內(nèi)，所有頻率段無(wú)衰減的通過(guò)濾波器，而在此半徑的圓之外的所有頻率完全被衰減掉。n階 BLPF的傳遞函數(shù)為： 7 ? ?201( , ) = 1 + ( , ) nH u
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