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(完整版)
【正文】 要細(xì)化的多，不然你最后怎么能寫 50頁(yè)以上） (1)計(jì)算各個(gè)灰度級(jí)發(fā)生的概率。 4）高斯低通濾波器（ Gaussian LowPass Filter 簡(jiǎn)稱 GLPF）的設(shè)計(jì) 高斯濾波器是一種線性平滑濾波器，它根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值， 對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪聲效果良好。 ILPF 的傳遞函數(shù)為： 001 ( , )( , ) = 0 ( , )D u v DH u v D u v D??? ?? (2) 式中， 0 0D? ，為 ILPF的截止頻率； (, )Duv 表示頻譜平面原點(diǎn)到 (, )uv 點(diǎn)的距離，即 2 2 1 2( , )=( + )D u v u v 。該方法當(dāng)圖像中目標(biāo)與背景的大小之比很小時(shí)分割效果不佳。文獻(xiàn) [2]提出基于迭代法的圖像分割技術(shù)，該類方法雖不受主觀因素影響，能把目標(biāo)與背景的主要部分區(qū)分出來(lái)，但圖像的部分細(xì)節(jié)不能得到很好的區(qū)分。如果能將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用與織物的自動(dòng)化檢測(cè)，可以減少人的主觀意識(shí)上的干擾，在保證織物質(zhì)量的同時(shí)，極大的提高生產(chǎn)效率，對(duì)與我國(guó)紡織業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。 I 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。 （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)。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。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?！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
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