[发明专利]一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法

摘要

本发明公开了一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法，属于图像处理领域，其包括如下步骤步骤101、对疵点区域完成图像采集工作；步骤102、利用中值滤波对原始图像进行降噪，运用高通巴特沃兹型滤波器进行锐化处理；步骤103、进行单色织物疵点区域的快速检测与识别；步骤104、对图像进行傅里叶变换；步骤105、提取能量、极差、方差、熵、逆差矩五个纹理特征值并进行归一化处理；该方法最大限度地保证疵点区域的完整性，该方法不仅识别疵点的存在，而且可以确认疵点区域的位置、形状和大小等基本信息，保证提取准确的疵点区域纹理特征值，也解决了疵点自动检测的问题。

主权项

一种基于图像处理的单色织物疵点区域的识别与提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤101、对疵点区域采用工业相机完成图像采集；步骤102、对疵点区域采集的图像进行预处理，其包括：步骤1021，对疵点区域进行高斯滤波降噪，采用二维高斯函数对其进行滤波处理，减小或消除噪声影响，使图像更易于计算机的分析与处理。步骤1022，采用运用高通巴特沃兹型滤波器进行图像锐化，增强图像的边缘及部分噪声，并削弱了灰度变化缓慢的区域。步骤103、采用数学形态学算法和边缘提取方法相结合，进行单色织物疵点区域的快速检测与识别；步骤104、应用傅里叶变换分析方法对含疵点图像进行分解，表达式为：其中，F(ω)为f(t)的像函数，f(t)为F(ω)的像原函数；步骤105、提取织物能量、极差、方差、熵、逆差矩五个纹理特征值并进行归一化处理：归一化表达式为y=x-x‾xmax-xmin---(2)]]>其中，y表示待检织物的相对特征值，x表示待检织物的绝对特征值，表示待检织物的绝对特征值的均值，xmax、xmin分别表示正常织物特征值的最大值和最小值。