[发明专利]一种基于尺度的自适应织物疵点检测方法

权利要求书

1.一种织物疵点检测方法，其特征在于，所述方法包括：

S1对待检测图像进行预处理；

S2对于预处理后的图像中的每一个像素，根据其在图像中所处的区域及与其周围像素之间的相似程度确定其相似区域；

S3以S2得到的相似区域为中心区域，在中心区域周围找到一个与中心区域大小相同、并与中心区域相似度最高的邻域，称为最相似邻域；

S4根据最相似邻域得到待检测图像的评估后的背景图像，进而得到疵点检测结果图像；所述S2包括：

根据预处理后的图像中每一个像素在图像中所处的区域及与其周围像素之间的相似程度，分别求得其对应的球尺度大小，将球尺度所在区域作为这个像素的相似区域；计算图像中每一像素与其周围像素之间的相似程度FO_r(c)：

其中，D_r(c)表示以像素c为圆心，r为半径区域内的像素；|D_r(c)-D_r-1(c)|表示区域D_r(c)-D_r-1(c)内的所有像素的个数，f(c)与f(d)分别表示像素c和d的灰度值；W_h是值域为[0，1]且W_h(0)＝1的单调非增函数；

当FO_r(c)值小于阈值τ时，则说明D_r(c)-D_r-1(c)所组成的区域内的像素已经不在中心像素c所在的相似区域内，则中心像素c对应的球尺度r_s(c)即为r-1，其对应的相似区域即为以像素c为圆心，r-1为半径的区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：

以S2得到的相似区域为中心区域，根据中心区域的大小确定其保护区域的范围；

在保护区域范围周围找到与中心区域最相似邻域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在保护区域范围周围找到与中心区域最相似邻域，包括：

假设保护区域周围存在n个邻域；

令D_rf_i(x₀，y₀)(i＝1，…，m)表示中心区域内各像素灰度值，其中m表示中心区域内像素的个数；D_rf_i(x_k，y_k)表示周围第k个邻域V_k内与中心区域内每个像素相对应的像素的灰度值，中心区域与第k个邻域V_k间的相似度设为S_k，则S_k通过下式计算得到：

S_k的取值范围为[0，1]，将S_k值最接近于1对应的邻域确定为最相似邻域V_s。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据中心区域的大小确定其保护区域的范围，包括：

假设中心区域V₀的半径为r₀(c)，则保护区域E₀的半径为r_p(c)＝r₀(c)+P；

其中P为保护区域的大小，且P≤r₀(c)。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述S1对待检测图像进行预处理采用同态滤波算法。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述W_h(x)表达式为：

其中为常量系数；e为自然对数的底数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阈值τ取值范围为[0.8，0.9]。