[发明专利]一种基于傅里叶变换和图像形态学的布匹疵点检测方法

摘要

本发明涉及一种基于傅里叶变换和图像形态学的布匹疵点检测方法，包括以下步骤：（1）使用线阵相机采集布匹的原始图像；（2）对原始图像进行预处理；（3）利用LAWS纹理滤波提取图像纹理特征；（4）采用GMM分类器模型进行疵点预判别；（5）使用高斯滤波器构建带阻滤波器；（6）使用傅里叶变换与反变换生成缺陷图像；（7）采用图像形态学提取瑕疵位置和面积；（8）输出布匹检测结果。本发明能对包括断纬、断经、破洞、浮纬等十多种类型布匹瑕疵进行实时检测，检测速度快、准确率高，融合空域和频域的图像处理方法增强了检测鲁棒性。

主权项

1.一种基于傅里叶变换和图像形态学的布匹疵点检测方法，其特征在于，所述的检测方法包括以下步骤：(1)使用线阵相机采集布匹的原始图像：基于采集的原始图像的dpi大于等于N_dpi，确定线阵相机的位置、焦距和行分辨率，相机将采集到的每一行各像素点的灰度值输入到处理计算机，待行数达到N_row时生成一幅完整的原始图像；N_dpi为采集到的图像需要达到的最小dpi，取值范围为[100,300]，N_row的取值范围为[400,4000]；(2)对原始图像进行预处理：所述的预处理包括去噪滤波和图像增强；去噪滤波为使用均值滤波器将窗口内的像素的平均灰度值代替图像中的像素值，降低图像中的尖锐噪声，均值滤波器模板为式(1)所示的3×3加权平均值模板；图像增强为使用直方图均衡化的方法对均值滤波后的图像进行对比度增强；(3)对预处理后的图像利用LAWS纹理滤波提取图像纹理特征：利用LAWS模板与步骤(2)预处理后图像进行卷积，生成一幅5通道的纹理特征图；(4)采用GMM分类器模型判别有无疵点：将步骤(3)生成的5通道的纹理特征图，输入到相同通道预先训练好的GMM分类器模型进行分类；若5个通道都判别为同类，说明每个通道都不存在疵点区域，则跳至步骤(8)，输出检测结果，检测结束，否则说明至少有一个通道判别出存在疵点区域，需要继续下一步的检测；(5)使用高斯滤波器构建带阻滤波器：使用两个高斯滤波器构造带阻滤波器，用于步骤(6)中傅里叶变换之后抑制背景纹理、突出疵点特征；(6)使用傅里叶变换与反变换生成缺陷图像：对步骤(2)处理之后的整幅灰度图进行快速傅里叶变换，生成变换后的频域图像ImageFFT；再将变换后的频域图像ImageFFT与步骤(5)得到的带阻滤波器滤波器进行卷积，从而得到具有显著疵点特征的频谱图像ImageConvol；最后对ImageConvol进行傅里叶反变换生成空域图像ImageFiltered；(7)采用图像形态学提取布匹瑕疵位置和面积：先通过矩形掩模从步骤(6)得到的缺陷图像中生成灰度范围图，并对其进行二值化分割；然后统计灰度范围图分割后的疵点连通域的数量、各连通域的中心位置和区域面积；(8)输出检测结果：若经步骤(4)判别为无疵点区域或者经步骤(7)之后连通域数量为0，则输出布匹检测结果为合格；若经步骤(7)之后连通域数量不为0，则该段布匹存在疵点，将任意2个连通域中心的欧几里得像素距离小于T_dis的区域合并为1个区域，在原始采集的图像上标出区域，输出区域数量以及像素面积大小，检测结果为不合格，T_dis的取值范围为[5,50]。