西安工程大学学报
西安工程大學學報
서안공정대학학보
JOURNAL OF XI'AN POLYTECHNIC UNIVERSITY
2014年
2期
207-212,219
,共7页
王松伟%石美红%张正%郭仙草
王鬆偉%石美紅%張正%郭仙草
왕송위%석미홍%장정%곽선초
织物疵点%图像分割%局部熵%变异度%人工神经网络脉冲藕合
織物疵點%圖像分割%跼部熵%變異度%人工神經網絡脈遲藕閤
직물자점%도상분할%국부적%변이도%인공신경망락맥충우합
fabric defect%image segmentation%local entropy%variation degree%PCNN
针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合(PCNN )的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。
針對現有織物疵點圖像分割方法對光照不均勻敏感的問題,提齣瞭一種基于跼部熵和變異度的織物疵點圖像分割方法。首先對織物圖像進行跼部熵和變異度計算,提取疵點的類邊緣和區域信息;然後基于人工神經網絡脈遲耦閤(PCNN )的區域生長法分割織物疵點圖像。通過對T ILDA數據庫中的疵點圖像和基于線陣CCD在線檢測的織物疵點圖像進行測試,併與已有的相關方法進行對比實驗和評價。結果錶明,該方法不僅能有效地抑製光照不均勻和複雜揹景榦擾的影響,而且分割質量有瞭明顯改進。
침대현유직물자점도상분할방법대광조불균균민감적문제,제출료일충기우국부적화변이도적직물자점도상분할방법。수선대직물도상진행국부적화변이도계산,제취자점적류변연화구역신식;연후기우인공신경망락맥충우합(PCNN )적구역생장법분할직물자점도상。통과대T ILDA수거고중적자점도상화기우선진CCD재선검측적직물자점도상진행측시,병여이유적상관방법진행대비실험화평개。결과표명,해방법불부능유효지억제광조불균균화복잡배경간우적영향,이차분할질량유료명현개진。
A fabric defect image segmentation method based on local entropy and variation degree is pro-posed ,w hich aims to overcome the over or under segmentation of fabric defect image for uneven illumina-tion in some existing segmentation algorithms .First ,the edge and regional information is extracted from local entropy and variation degree of the fabric defect image ,then fabric defects are segmented by a means of region growing based on PCNN .Comparing with some existing segmentation algorithms by the test of fabric defect images in TILDA database and that captured by CCD ,the experimental results show that this algorithm can effectively overcome the shortcomings of uneven illumination and complex back-ground .