[发明专利]一种织物疵点检测方法

权利要求书

1.一种织物疵点检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1，将待检测的织物疵点图像缩放至256×256像素，然后将织物疵点图像转为灰度图像；

步骤2，对经步骤1后得到的织物疵点图像进行改进的加权中值滤波处理；

步骤3，将经步骤2处理后的织物疵点图像采用K-means聚类分割织物疵点。

2.根据权利要求1所述的一种织物疵点检测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1，把织物疵点图像标记为I，织物疵点图像中的任意一点像素为p，当以p为中心，半径为r的局部窗口R(p)，对于属于R(p)窗口内的每一个像素q，都对应一个基于对应的特征图像的相似度的权重W_pq，如公式(1)所示：

W_pq＝g(f(p),f(q)) (1)

式中：f(p)和f(q)是f中像素p和q处的特征，g是相邻像素之间的典型影响函数；

步骤2.2，用I(q)表示像素q的像素值，在步骤2.1设定的局部窗口R(p)内的像素总数用n表示，且n＝(2r+1)²，窗口R(p)中的所有像素值和权重构成一个对序列(I(q),W_pq)，对这个序列按照I(q)的值进行排序，然后依次累加权重值至累加的权重大于等于所有权重值的一半，此时对应的I(p)即作为局部窗口中心点的新的像素值，记为I(p^*)，则像素为p^*，如公式(2)所示：

步骤2.3，构造二维的联合直方图H，对于织物疵点图像中一个半径为r的局部窗口，设该窗口内有N_I个像素灰度值，N_f个图像特征，利用像素值i做横坐标，特征f为纵坐标，整个联合直方图构造如公式(3)所示：

H(i,f)＝#{q∈R(p)|I(q)＝I_i,f(q)＝f_f} (3)

式中：运算符#为计算元素的个数；

步骤2.4，经步骤2.3得到联合直方图H后，计算像素值为i的所有像素的总权重，如公式(4)所示：

步骤2.5，查找中值，遍历联合直方图H，根据步骤2.4中公式(4)计算权重，将计算的权重相加得到第一遍的总权重w_t；然后进行第二遍遍历联合直方图H，将计算总权重w_t的一半的加权值，此时对应的像素值i就是中值，利用该i替换中心点的像素值完成窗口的加权中值滤波；

步骤2.6，对步骤2.5过程进行加速，引入切点和平衡，窗口图像的权值在某个点分成了左权值w_l和右权值w_r两部分，且w_l-w_r＝0，则该点就是切点，w_l与w_r之间的差异接近于零，称为平衡，如式(5)所示，如果切点产生最小的非负平衡，则发现加权中值：

步骤2.7，对步骤2.6进一步加速，对联合直方图H的行进行累加求和，得到一个N_f×1的列矩阵，对第f行的平衡计算如式(6)所示：

B(f)＝#{q∈R(p)|I(q)≤c,f(q)＝f_f}-#{r∈R(p)|I(r)＞c,f(r)＝f_f} (6)

式中：B(f)测量c两侧特征f_f的像素数是否平衡；

步骤2.8，通过步骤2.7得到的平衡计算式(6)，获得整个窗口的平衡点b如公式(7)所示：

3.根据权利要求2所述的一种织物疵点检测方法，其特征在于，所述步骤2.1中g为高斯exp{-||f(p)-f(q)||}。