中期報告基于改進自適應閾值的織物疵點檢測算法研究-文庫吧資料
2025-05-30 13:23本頁面
【正文】 4 實驗結果及分析 給出選用的織物圖像，多給出幾種，采用分辨率為多少， 并且給出疵點的類型有多少，都是什么樣的，給出示例。自適應閾值算法選擇一個發(fā)生概率較小的灰度級 t? 作為閾值(灰度直方圖的波谷 )，并且使兩類 間差別最大。在單一閾值的情況下，一幅圖像的像素被分為兩類，即： 12c ={0,1 t} c ={t+1 t+2,. .. ,L 1}， ..., ， ， (8) 其中 t是閾值， C1和 C2分別是目標圖像和背景圖像的灰度級。一幅圖像可以用二維函數(shù) f(x,y)來表示，函數(shù)的值是灰度級，取值 0到 1L? ， L 是灰度級的數(shù)目。 自適應閾值算法對最大類間方差法進行了改進，克服了最大類間方差法的缺 8 點，在用于織物缺陷檢測時可得到較好的分割效果，具體算法如下： （給出每一步的核心代碼，你這種寫法，一看就是從小論文上摘抄的。背景 與 目標之間的類間方差越大 ， 說明構成圖像的 兩 部分的差別越大 ，如果把背景錯分為目標或目標錯分為背景 都會導致 兩 部分差別變小 。 GLPF的傳遞函數(shù)為： 20( , ) = e xp ( 1 / 2 [ ( , ) /D ] )nH u v D u v? (5) 實驗過程中取 n =2，取濾波半徑 D0=5。對圖像來說，常用二維零均值離散高斯函數(shù)作平滑濾波器。 ELPF 的傳遞函數(shù)為： 0( , ) = e x p ( ( ( , ) ) )nH u v D u v D (4) 實驗中取 n =2，取濾波半徑 D0=20。n階 BLPF的傳遞函數(shù)為： 7 ? ?201( , ) = 1 + ( , ) nH u v D u v D (3) 當 3n? 時，巴特沃斯出現(xiàn)較明顯的振鈴效應，實驗過程中取 n =2，取濾波半 徑 D0=15 3）指數(shù)低通濾波器（ Exponential LowPass Filter 簡稱 ELPF）的設計 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。 2）巴特沃斯低通濾波器（ Butlerworth LowPass Filter 簡稱 BLPF）的設計 BLPF又稱為最大平坦濾波器。“理想濾波器”的名稱表明在半徑為 D0的圓內(nèi)，所有頻率段無衰減的通過濾波器，而在此半徑的圓之外的所有頻率完全被衰減掉。 設待處理圖像為 (,)fxy ，其傅里葉變換表達式為 (, )Fuv ， (,)Huv 是低通濾波器的傳遞函數(shù)，濾波后圖像的傅里葉變換用 ( , )Guv 表示，則低通濾波的數(shù)學表達式為： ( , )= ( , ) ( , )G u v H u v F u v (1) 1）理想低通濾波器（ Ideal LowPass Filter簡稱 ILPF）的設計 ILPF 物理上是不可實現(xiàn)的非因果系統(tǒng)，實際中的低通濾波器只能是它的近似，但可以在數(shù)值模擬中無限接近它。 （把濾波器概念介紹一下，分類、應用。 進度安排 12131 學期 第 10 周：熟悉開發(fā)流程 第 11— 13 周：外文資料翻譯 第 14— 19 周：書寫讀書筆記，提出總體設計方案，完成開題報告 12132 學期 第 1 周： 開題 第 2— 8周：進一步完善設計方案、完成主要程序的編寫 第 9 周：完成主要程序的編寫、中期檢查 第 1014 周：完成全部程序的編寫、書寫論文及相關資料 第 15 周：畢業(yè)答辯 3 整體方案設計 自適應閾值分割算法 +形態(tài)學濾波，把形態(tài)學濾波加上 織物圖像 低通濾波器 自適應閾值分割算法 6 引入前置低通濾波器 傳統(tǒng)的自適應閾值算法檢測復雜紋理的織物圖像時，效果并不好原因在于復雜紋理織物圖像灰度值變換較為劇烈，影響分割結果。自適應閾值算法是由 最大類間方差法改進后的一種算法，它克服了最大類間方差法的缺點，在織物缺陷檢測方面有較好的分割效果。背景與目標之間的類間方差越大，說明構成圖像的兩部分的差別越大，如果二者相互錯分都會導致兩部分差別變小。基于上述原因，本文提出基于改進自適應閾值的疵點檢測算法，通過引入前置低通濾波器，降低局部紋理的復雜性，同時較好地保持了疵點區(qū)域，對濾波后的織物圖像采用自適應閾值分割算法，得到了滿意的效果。該類方法通過引入權值，改進了最大類間方差法，在常見的織物圖像上取得了較好的檢測結果。文獻 [3,4,5,6,7
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