中期報(bào)告基于改進(jìn)自適應(yīng)閾值的織物疵點(diǎn)檢測算法研究-文庫吧在線文庫
【正文】 owPass Filter 簡稱 ELPF）的設(shè)計(jì) ELPF 是圖像處理中常用的另一種平滑濾波器，平滑后的圖像沒有跳躍、振鈴現(xiàn)象存在。 （把濾波器概念介紹一下，分類、應(yīng)用?；谏鲜鲈颍疚奶岢龌诟倪M(jìn)自適應(yīng)閾值的疵點(diǎn)檢測算法，通過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。 但對于有復(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 . 針對紅外亞圖像的特點(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程中對圖像上每個(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)像素對應(yīng)的閾值可能不相同。 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。如何快速 、準(zhǔn)確、低成本、高質(zhì)量地檢測出織物疵點(diǎn)，成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。 圖像分割是一種基本的圖像分析技術(shù) , 按分割算法的不同可分為閾值法、邊界探測法和匹配法等 .近年來 , 不少學(xué)者將模糊數(shù)學(xué)、分形學(xué)以及小波分析等方法引入到圖像處理中 , 分別提出了以模糊理論為基礎(chǔ)的圖像分割方法 、基于分形模型的人造目標(biāo)檢測技術(shù)、應(yīng)用小波變換的多尺度邊緣 檢測和閾值選取方法等 , 取得了顯著效果 . 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用日益廣泛 , 出現(xiàn)了如基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測法、基于選擇性多分辨力 Koho nen 網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)灰度圖像分割方法等 .由于紅外亞圖像噪聲大、分辨力低 , 難以分清目標(biāo)的細(xì)節(jié) , 4 邊緣也比較模糊 , 相比之下閾值分割法較適合應(yīng)用于這種情況 . 近 40 年以來 , 國內(nèi)外學(xué)者針對這一課題進(jìn)行了廣泛深入的研究 , 并提出了 50 多種閾值選取方法文獻(xiàn) [10～ 14] . 在自動(dòng)目標(biāo)識別過程中常用的閾值選取方法包括 : 最大類間方差法、最佳熵法、矩不 變法、模糊聚類法、極小誤差法和共現(xiàn)矩陣法等 . 由于最大類間方差法具有算法簡單、易于實(shí)現(xiàn)且計(jì)算量小等優(yōu)點(diǎn) ,因此 , 常用于一般的實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)中 . 當(dāng)目標(biāo)的面積不太小時(shí) , 運(yùn)用最大類間方差法可獲得良好的分割效果 。然而，對于復(fù)雜紋理的織物表面檢測效果并不理想。通過設(shè)計(jì)低通濾波器對采集的織物圖像進(jìn)行平滑濾波，一是可以降低局部紋理的復(fù)雜性；二是消除噪聲，改善圖像質(zhì) 量。與 ILPF不同，它的通帶與阻帶之間沒有明顯的不連續(xù)性，因此采用該濾波器在濾除噪聲的同時(shí)，圖像邊緣的模糊程度明顯減小。 畫出流程圖 最大類間方差法 根據(jù) 圖像的灰度特性 ，把 圖像分 為 背景和目標(biāo) 兩 部分。這兩類發(fā)生的概率分別為： 11201( ) , ( )tLiii i tw t p w t p?? ? ????? (4)求兩類對應(yīng)的平均灰度級，分別為： 1121201( ) , ( )( ) ( )tLiii i tip ipttw t w t?? ?? ? ????? (9) (5)最大類間方差法的最佳閾值定義為： *20 { ( )}BtLt Arg M ax t???? (10) 其中 2()Bt? 為方差，定義為 : 2 2 21 1 2 2( ) ( ) ( ( ) ) ( ) ( ( ) )B T Tt w t t w t t? ? ? ? ?? ? ? ? (11) 文獻(xiàn) [9]中給出了一種簡化公式 : * 2 21 1 2 20 { ( ) ( ) ( ) ( ) }tLt A rg M a x w t t w t t?????? (12) 類似地，如果有 N1個(gè)閾值， 即 1 NCC共 N個(gè)類別時(shí)，最佳閾值計(jì)算公式為 : 1121 2 10 =1{ , , } = NNN k kt t L kt t t A r g M a x w ??? ? ? ? ?? ??????? (13) 9 6)自適應(yīng)閾值求法。 5 下一步工作及解決思路 找一些光照不同以及紋理復(fù)雜程度 不同的織物進(jìn)行分割，比較它們的分割效果，進(jìn)一步說明自適應(yīng)閾值分割的優(yōu)越性。 本實(shí)驗(yàn)程序代碼在 。畢業(yè)論文
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