[发明专利]一种基于光照校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法

权利要求书

1.一种基于光照校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法，其特征在于：包括，

光照校正阶段，通过光照校正方法解决纺织品图像受到光照不均匀影响的问题；

背景纹理去除阶段，通过L₀梯度最小化方法去除纺织品图像的背景纹理；以及，

提取视觉显著特征阶段，通过提取纺织品图像的视觉显著特征进行纺织品瑕疵的检测与识别。

2.如权利要求1所述的基于光照校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法，其特征在于：所述光照校正方法还包括，

提取图像的光照分量I(x,y)，(x,y)为图像的像素点位置；

在全局角度构建伽马校正函数对图像进行光照校正；

在局部角度增强图像的对比度。

3.如权利要求1或2所述的基于光照校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法，其特征在于：所述L₀梯度最小化方法还包括，

让q表示输入的纺织品图像，S为平滑处理后的图像，和分别为处理后的图像在p处沿x和y方向的偏导数，图像S在p像素出的梯度可表示为：

其中，λ是一个非负参数，直接控制平滑项的权重；β是一个自动适应的参数，约束着被引入的变量与其对应图像梯度的相似性；h是辅助变量；通过交替计算h和S得到输出结果。

4.如权利要求1或2所述的基于光照校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法，其特征在于：所述提取视觉显著特征阶段还包括，

将纺织品图像表示为四元数图像；

利用四元傅里叶变换提取四元数图像的显著图；

利用高斯滤波和区域生长法对显著图进行阈值分割。

5.如权利要求2所述的基于光照校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法，其特征在于：所述提取图像的光照分量I(x,y)，(x,y)为图像的像素点位置，包括，

将图像由RGB颜色空间转为色调饱和度亮度颜色空间，构建多尺度侧窗箱型滤波器：

其中，F为滤波核，q_i和I_i分别为输入图像q和输出图像I在第i点处的强度，r为侧窗箱型滤波器的窗口半径，ρ∈{0,r}，j为尺度，n为尺度的数目；

利用多尺度侧窗箱型滤波器与色调饱和度亮度空间下的V分量进行卷积得到预测的光照分量I(x,y)：

I(x,y)＝MS-BOX(x,y)·V(x,y)

构建二维伽马校正函数对图像进行光照分量调整：

其中，O(x,y)为调整后的输出，m为I(x,y)的均值，λ为强度增强的指数。

6.如权利要求2所述的基于光照校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法，其特征在于：所述在局部角度增强图像的对比度，包括，

利用局部对比度增强法增强图像的对比度：

其中：Θ为预定义的阈值，L(m,n)表示在像素(m,n)处的灰度值，表示像素(m,n)在Ω领域范围内的局部灰度值，采用5×5的领域，N是所选领域的像素数总和，由于Y(m,n)得到的局部值可正可负，对其进行数据归一化处理：