一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，首先對織物圖像進行單演小波變換得到多分辨率三元小波系數(shù)向量，計算向量方向與向量模得到多分辨率方向子帶和振幅子帶；然后對各分辨率下的方向子帶和振幅子帶進行預(yù)處理后，計算其響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇最優(yōu)響應(yīng)的方向子帶和振幅子帶；最后對最優(yōu)響應(yīng)的方向子帶和最優(yōu)響應(yīng)的振幅子帶分別進行二值化操作，得到兩個二值圖像；將二者融合得到織物疵點檢測結(jié)果，值為255的像素表示無疵區(qū)域，值為0的像素表示疵點區(qū)域。本發(fā)明使用單演小波分析提取的織物圖像振動特征避免使用函數(shù)響應(yīng)，具有更好的自適應(yīng)性并且不受光照不勻影響；對多數(shù)檢測方法難以識別的微弱紋理變化類疵點具有優(yōu)秀的檢測效果。
【專利說明】
一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬圖像分析處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方 法，應(yīng)用于紡織品表面質(zhì)量自動檢測與控制領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在基于機器視覺和圖像處理技術(shù)的織物疵點檢測方法中，難度最大的問題是對種 類繁多形式各異的織物組織和疵點形式難以實現(xiàn)通用性?，F(xiàn)有方法通常是使用固定基函 數(shù)、濾波器、特征值、紋理單元等對象的響應(yīng)，因此理論上對不同織物組織和疵點形式不具 有通用性;使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對如小波變換、Gabor變換中濾波器和參數(shù)進行優(yōu)化也無法從 根本解決問題。
[0003] 解析信號分析是一種與上述方法中所用的圖像分析技術(shù)有著本質(zhì)不同的方法，具 有不依賴基函數(shù)響應(yīng)和高度時頻同步優(yōu)勢，但其使用的Hilbert變換的二維擴展存在許多 問題，產(chǎn)生了不同的解析信號形式。Krieger等人（1996)提出將原信號沿x軸或y軸進行 Hilbert變換后作為虛部與原信號組成單向解析信號。Stark(1971)提出將原信號沿x軸和y 軸各進行一次Hilbert變換和作為虛部與原信號組成全向解析信號。Hahn(1992)提出基于 單向和全向Hilbert變換結(jié)果的單象限解析信號。Bulow等人（2001)提出包含兩個單向 Hilbert變換結(jié)果和全向Hilbert變換結(jié)果及原信號的四元解析形式。但上述方法非各向同 性，無法避免真實振動方向與坐標(biāo)軸夾角引起的系統(tǒng)性誤差。Felsberg等人(2001)提出一 種三元解析信號形式，包含兩個單向Hilbert變換結(jié)果作為虛部，稱為單演信號，并提出計 算局部最大Hi 1 bert能量方向分析和該方向上的振幅與頻率分析方法，解決了方向引起的 系統(tǒng)性誤差問題，但該方法仍然缺乏多分辨率分析能力，對圖像尺度無適應(yīng)性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有算法的不足，提高算法的對不同紋理和疵 點適應(yīng)性，提供一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法。
[0005] 本發(fā)明的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法：
[0006] (1)對圖像進行多分辨率單演分析，即對圖像依次進行下采樣，在每個分辨率都進 行單演分析，得到各分辨率下的振動方向和振幅計算結(jié)果。具體實現(xiàn)方式為使用三元向量 形式的單演小波對織物圖像進行單演小波變換，得到多分辨率的三元小波系數(shù)向量( Wl
[k]，ri,i[k]，r2,i[k]);
[0007]然后根據(jù)多分辨率的三兀小波系數(shù)向量方向和向量模，計算各分辨率下最大 Hilbert能量方向，得到多分辨率方向子帶;計算各分辨率下瞬時Hilbert域振幅，得到多 分辨率振幅子帶；
[0008] (2)對多分辨率方向子帶進行預(yù)處理后，計算每個分辨率方向子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程 度，選擇最優(yōu)響應(yīng)方向子帶;所述的方向信號最優(yōu)子帶判斷標(biāo)準(zhǔn)為內(nèi)部均方差〇最低，其依 據(jù)為該子帶分辨率尺度最接近織物紋理真實尺度，因此方向信號反應(yīng)信息最為準(zhǔn)確，在織 物正常紋理處的振動方向一致性最高，疵點區(qū)域與無疵區(qū)域間差異最明顯；
[0009] 對多分辨率振幅子帶進行預(yù)處理后，計算每個分辨率振幅子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度， 選擇最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶;所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，所述的振幅 信號最優(yōu)子帶判斷標(biāo)準(zhǔn)為最大類間均值差MICMD最高，其依據(jù)為該子帶分辨率振幅反映疵 點紋理模式變化最充分，疵點區(qū)域與無疵區(qū)域間差異最明顯；
[0010] (3)對最優(yōu)響應(yīng)方向子帶進行二值化操作，得到最優(yōu)響應(yīng)方向子帶的二值化矩陣， 對應(yīng)為最優(yōu)響應(yīng)方向子帶的分割圖像So (x，y);所述二值化操作使用的閾值化方法可使用 圖像處理領(lǐng)域中多種常見的方法，因最優(yōu)響應(yīng)子帶前景背景間反差已較為強烈，對閾值化 方法的選擇無要求。
[0011] 對最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶進行二值化操作，得到最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的二值化矩陣，對 應(yīng)為最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的分割圖像SA(x，y);所述二值化操作使用的閾值化方法可使用圖 像處理領(lǐng)域中多種常見的方法，因最優(yōu)響應(yīng)子帶前景背景間反差已較為強烈，對閾值化方 法的選擇無要求。
[0012] 融合S〇(x，y)與SA(x，y)，得至丨」融合圖像SF(x，y) = So(x，y)*SA(x，y)/255j/|^ili^ 圖像中，值為255的像素表示無疵區(qū)域，值為0的像素表示疵點區(qū)域，即為織物圖像的疵點檢 測結(jié)果，也即織物疵點檢測結(jié)果。
[0013] 作為優(yōu)選的技術(shù)方案：
[0014] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，所述三元向量形式的單 演小波為復(fù)Riesz-Laplacian小波;所述三元向量形式的單演小波的具體構(gòu)建如下：
[0015]結(jié)合各向同性的分?jǐn)?shù)階Laplacian算子(-A )°與多重調(diào)和樣條(J)a，定義各向同性 分?jǐn)?shù)階Laplacian樣條小波iKx) = (_ A )V2巾2a(Dx)，對Laplacian樣條小波進行Riesz變換 得到三元向量形式的復(fù)Riesz-Laplacian小波=0 M，即三元向量形式的單演小 波。
[0016] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，計算各分辨率下最大 Hilbert能量方向，得到多分辨率方向子帶，具體為:分辨率i下位置k處的最大Hilbert能量 方向為
，其中?^=[心(10]^1，111，11￡1，2為分辨率1下位置1^處的加權(quán)結(jié) 構(gòu)矩陣;計算各分辨率下瞬時Hi lbert域振幅，得到振幅子帶，具體為:分辨率i下位置k處的 瞬時Hilbert域振幅為.
[0017] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，對多分辨率方向子帶進 行預(yù)處理是指：對每個分辨率方向子帶的數(shù)據(jù)分布進行統(tǒng)計，當(dāng)數(shù)值位于
|中的像素點數(shù)超過圖像面積的75 %時，將負(fù)值數(shù)據(jù)+31，正值數(shù)據(jù)-31。
[0018]如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，對多分辨率振幅子帶進 行預(yù)處理是指將每個分辨率的振幅子帶標(biāo)準(zhǔn)化，具體為：
[0019] 將某分辨率振幅子帶記為A，A的最大值記為Amax，A的最小值記為Amin，標(biāo)準(zhǔn)化后的 振幅子帶為Astd= (A_Amin)/(Amax-Amin)
[0020] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，計算每個分辨率方向子 帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇最優(yōu)響應(yīng)方向子帶，具體步驟為：
[0021 ]計算預(yù)處理后的每個分辨率方向子帶標(biāo)準(zhǔn)差〇，選擇〇最小并滿足〇〈0.1的子帶作 為最優(yōu)響應(yīng)方向子帶。
[0022]如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，計算每個分辨率振幅子 帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶，具體步驟為：
[0023]對每個分辨率下預(yù)處理后的振幅子帶Astd，分別進行0TSU閾值分割，計算分割結(jié)果 前景與背景間均值差的絕對值，定義為最大類間均值差MICMD，選擇MICMD最大的子帶作為 最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶。
[0024] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，所述二值化操作是指計 算最優(yōu)響應(yīng)的方向子帶或最優(yōu)響應(yīng)的振幅子帶中所有元素的均值y與標(biāo)準(zhǔn)差 〇,當(dāng)殘差圖像 中某一元素的數(shù)值介于y ± 30之間時，賦值為0;反之賦值為255。
[0025] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，所述織物圖像為位深度 為8位以上的灰度圖像;所述的多分辨率范圍為：[l，log2(N)]。
[0026]有益效果
[0027] 1、本發(fā)明通過使用單演小波分析提取的織物圖像振動方向和振幅，是振動本身特 征而非函數(shù)響應(yīng)，具有更好的自適應(yīng)性；
[0028] 2、本發(fā)明的方法分析對象為振動模式，不受光照不勻影響；
[0029] 3、本方法具有對振動方向的分析，對多數(shù)檢測方法難以識別的微弱紋理變化類疵 點具有優(yōu)秀的檢測效果。
【附圖說明】
[0030] 圖1為吊經(jīng)疵點圖像
[0031] 圖2為吊經(jīng)疵點圖像的最優(yōu)響應(yīng)方向子帶
[0032] 圖3為吊經(jīng)疵點圖像的疵點檢測結(jié)果 [0033]圖4為雙煒疵點圖像
[0034]圖5為雙煒疵點圖像的最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶 [0035]圖6為雙煒疵點圖像的疵點檢測結(jié)果
【具體實施方式】
[0036] 下面結(jié)合【具體實施方式】，進一步闡述本發(fā)明。應(yīng)理解，這些實施例僅用于說明本發(fā) 明而不用于限制本發(fā)明的范圍。此外應(yīng)理解，在閱讀了本發(fā)明講授的內(nèi)容之后，本領(lǐng)域技術(shù) 人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權(quán)利要求書所限 定的范圍。
[0037] 本發(fā)明的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法：
[0038] (1)使用三元向量形式的單演小波對織物圖像進行單演小波變換，得到多分辨率 的三元小波系數(shù)向量(wi[k]，ri,i[k]，r2,i[k]);
[0039] 然后根據(jù)多分辨率的三元小波系數(shù)向量方向和向量模，計算各分辨率下最大 Hilbert能量方向，得到多分辨率方向子帶;計算各分辨率下瞬時Hilbert域振幅，得到多分 辨率振幅子帶；
[0040] (2)對多分辨率方向子帶進行預(yù)處理后，計算每個分辨率方向子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程 度，選擇最優(yōu)響應(yīng)方向子帶；
[0041] 對多分辨率振幅子帶進行預(yù)處理后，計算每個分辨率振幅子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度， 選擇最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶；
[0042] (3)對最優(yōu)響應(yīng)方向子帶進行二值化操作，得到最優(yōu)響應(yīng)方向子帶的二值化矩陣， 對應(yīng)為最優(yōu)響應(yīng)方向子帶的分割圖像S Q(x，y);
[0043] 對最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶進行二值化操作，得到最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的二值化矩陣，對 應(yīng)為最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的分割圖像SA(x，y);
[0044] 融合So(x，y)與SA(x，y)，得到融合圖像5「(1，7) = 5〇(1，7)>1^(1，7)/255;所述融合 圖像中，值為255的像素表示無疵區(qū)域，值為0的像素表示疵點區(qū)域，即為織物圖像的疵點檢 測結(jié)果，也即織物疵點檢測結(jié)果。
[0045] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，所述三元向量形式的單 演小波為復(fù)Riesz-Laplacian小波;所述三元向量形式的單演小波的具體構(gòu)建如下：
[0046] 結(jié)合各向同性的分?jǐn)?shù)階Laplacian算子(_ A )°與多重調(diào)和樣條(J)a，定義各向同性 分?jǐn)?shù)階Laplacian樣條小波iKx) = (_ A )V2巾2a(Dx)，對Laplacian樣條小波進行Riesz變換 得到三元向量形式的復(fù)Riesz-Laplacian小波W(x) = g卩三元向量形式的單演小 波。
[0047]如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，計算各分辨率下最大 Hilbert能量方向，得到多分辨率方向子帶，具體為:分辨率i下位置k處的最大Hilbert能量 方向為
，其中?^=[心(10]^1，111，11￡1，2為分辨率1下位置1^處的加權(quán)結(jié) 構(gòu)矩陣;計算各分辨率下瞬時Hi lbert域振幅，得到振幅子帶，具體為:分辨率i下位置k處的 瞬時Hilbert域振幅為
[0048]如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，對多分辨率方向子帶進 行預(yù)處理是指：對每個分辨率方向子帶的數(shù)據(jù)分布進行統(tǒng)計，當(dāng)數(shù)值位于
中的像素點數(shù)超過圖像面積的75 %時，將負(fù)值數(shù)據(jù)+31，正值數(shù)據(jù)-31。
[0049] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，對多分辨率振幅子帶進 行預(yù)處理是指將每個分辨率的振幅子帶標(biāo)準(zhǔn)化，具體為：
[0050] 將某分辨率振幅子帶記為A，A的最大值記為Amm，A的最小值記為AMIN，標(biāo)準(zhǔn)化后的 振幅子帶為Astd= (A_Amin)/(Amax-Amin)。
[00511如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，計算每個分辨率方向子 帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇最優(yōu)響應(yīng)方向子帶，具體步驟為：
[0052]計算預(yù)處理后的每個分辨率方向子帶標(biāo)準(zhǔn)差〇,選擇〇最小并滿足〇〈0.1的子帶作 為最優(yōu)響應(yīng)方向子帶。
[0053]如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，計算每個分辨率振幅子 帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶，具體步驟為：
[0054]對每個分辨率下預(yù)處理后的振幅子帶Astd，分別進行0TSU閾值分割，計算分割結(jié)果 前景與背景間均值差的絕對值，定義為最大類間均值差MICMD，選擇MICMD最大的子帶作為 最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶。
[0055] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，所述二值化操作是指計 算最優(yōu)響應(yīng)的方向子帶或最優(yōu)響應(yīng)的振幅子帶中所有元素的均值y與標(biāo)準(zhǔn)差 〇,當(dāng)殘差圖像 中某一元素的數(shù)值介于y ± 3〇之間時，賦值為0;反之賦值為255。
[0056] 如上所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，所述織物圖像為位深度 為8位以上的灰度圖像;所述的多分辨率范圍為：[l，log2(N)]。
[0057] 實施例1
[0058] (1)對一幅吊經(jīng)疵點圖像（圖1)使用三元向量形式的單演小波以及最大Hilbert能 量方向和Hi lbert域振幅計算方法進行單演小波分析，分辨率層數(shù)設(shè)定為4層，得到4層分辨 率的方向子帶和振幅子帶(共8個子帶）。
[0059] (2)對各方向子帶和振幅子帶(4個分辨率下共8個子帶)進行預(yù)處理后，計算各子 帶響應(yīng)優(yōu)秀程度，其中第一層到第四層（以最細(xì)節(jié)尺度為第一層，最粗糙尺度為第四層)方 向子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度(保留小數(shù)點后四位有效數(shù)字）分別為〇 = 〇. 0234、〇 = 0.0503、〇 = 0.16037、〇 = 0.1792,第一層到第四層（以最細(xì)節(jié)尺度為第一層，最粗糙尺度為第四層)振幅 子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度（保留小數(shù)點后四位有效數(shù)字）分別為MICMD = 20.9930、MICMD = 33.9793、MICMD = 45.3462、MICMD = 48.2579。
[0060] (3)選擇第一層方向子帶（圖2)為最優(yōu)響應(yīng)方向子帶，進行二值化操作后得到最優(yōu) 響應(yīng)方向子帶的分割圖像So(x，y)，選擇第四層振幅子帶為最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶，進行二值化 操作后得到最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的分割圖像S A(x，y)，融合SQ(x，y)與SA(x，y)，得到融合圖像 SF(x，y) = So(x，y)*SA(x，y)/255，SF(x，y)即為吊經(jīng)疵點圖像檢測結(jié)果（圖3)
[0061 ] 實施例2
[0062] (1)對一幅雙煒疵點圖像（圖4)使用三元向量形式的單演小波以及最大Hilbert能 量方向和Hi lbert域振幅計算方法進行單演小波分析，分辨率層數(shù)設(shè)定為4層，得到4層分辨 率的方向子帶和振幅子帶(共8個子帶）。
[0063] (2)對各方向子帶和振幅子帶(4個分辨率下共8個子帶)進行預(yù)處理后，計算各子 帶響應(yīng)優(yōu)秀程度，其中第一層到第四層（以最細(xì)節(jié)尺度為第一層，最粗糙尺度為第四層)方 向子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度(保留小數(shù)點后四位有效數(shù)字）分別為〇 = 〇. 0586、〇 = 0.0917、〇 = 0.1010、〇 = 0.1253,第一層到第四層（以最細(xì)節(jié)尺度為第一層，最粗糙尺度為第四層)振幅 子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度（保留小數(shù)點后四位有效數(shù)字）分別為MICMD = 35.2430、MICMD = 44.6610、MICMD = 38.5320、MICMD = 35.6052。
[0064] (3)選擇第一層方向子帶為最優(yōu)響應(yīng)方向子帶，進行二值化操作后得到最優(yōu)響應(yīng) 方向子帶的分割圖像SQ(x，y)，選擇第二層振幅子帶（圖5)為最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶，進行二值 化操作后得到最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的分割圖像SA(x，y)，融合SQ(x，y)與SA(x，y)，得到融合圖 像3「(1，7) = 3〇(1，7)*34(1，7)/255,3「(1，7)8卩為吊經(jīng)疵點圖像檢測結(jié)果（圖6)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征是： (1) 使用三元向量形式的單演小波對織物圖像進行單演小波變換，得到多分辨率的三 元小波系數(shù)向量(Wi[k]，ri,i[k]，r2,i[k]); 然后根據(jù)多分辨率的三兀小波系數(shù)向量方向和向量模，計算各分辨率下最大Hi lbert 能量方向，得到多分辨率方向子帶;計算各分辨率下瞬時Hi Ibert域振幅，得到多分辨率振 幅子帶； (2) 對多分辨率方向子帶進行預(yù)處理后，計算每個分辨率方向子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選 擇最優(yōu)響應(yīng)方向子帶； 對多分辨率振幅子帶進行預(yù)處理后，計算每個分辨率振幅子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇 最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶； (3) 對最優(yōu)響應(yīng)方向子帶進行二值化操作，得到最優(yōu)響應(yīng)方向子帶的二值化矩陣，對應(yīng) 為最優(yōu)響應(yīng)方向子帶的分割圖像SQ(x，y); 對最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶進行二值化操作，得到最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的二值化矩陣，對應(yīng)為 最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶的分割圖像SA(x，y); 融合S〇(x，y)與SA(x，y)，得到融合圖像SF(x，y) = S〇(x，y)*SA(x，y)/255;所述融合圖像 中，值為255的像素表示無疵區(qū)域，值為O的像素表示疵點區(qū)域，即為織物圖像的疵點檢測結(jié) 果，也即織物疵點檢測結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，所 述三元向量形式的單演小波為復(fù)Riesz-Laplacian小波;所述三元向量形式的單演小波的 具體構(gòu)建如下： 結(jié)合各向同性的分?jǐn)?shù)階Laplacian算子(_△ )α與多重調(diào)和樣條Φλ，定義各向同性分?jǐn)?shù) 階Laplacian樣條小波Φ(χ) = (_ Δ )λ/2 φ 2a(Dx)，對Laplacian樣條小波進行Riesz變換得到 三元向量形式的復(fù)Ri esz-Lap lac ian小波#(展)=龍少即三元向量形式的單演小波。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，計 算各分辨率下最大Hilbert能量方向，得到多分辨率方向子帶，具體為:分辨率i下位置k處 的最大Hilbert能量方向，其中^=[心(1〇]?11，111，1^1，2為分辨率1 下位置k處的加權(quán)結(jié)構(gòu)矩陣;計算各分辨率下瞬時Hilbert域振幅，得到振幅子帶，具體為： 分辨率i下位置k處的瞬時Hilbert域振幅為4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，對 多分辨率方向子帶進行預(yù)處理是指:對每個分辨率方向子帶的數(shù)據(jù)分布進行統(tǒng)計，當(dāng)數(shù)值1的像素點數(shù)超過圖像面積的75 %時，將負(fù)值數(shù)據(jù)+π，正值數(shù)據(jù)- JI05. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，對 多分辨率振幅子帶進行預(yù)處理是指將每個分辨率的振幅子帶標(biāo)準(zhǔn)化，具體為： 將某分辨率振幅子帶記為A，A的最大值記為Amm，A的最小值記為Amin，標(biāo)準(zhǔn)化后的振幅 子帶為Astd= (A-Amin)/(Amax-Amin) D6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，計 算每個分辨率方向子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇最優(yōu)響應(yīng)方向子帶，具體步驟為： 計算預(yù)處理后的每個分辨率方向子帶標(biāo)準(zhǔn)差〇,選擇σ最小并滿足〇<0.1的子帶作為最 優(yōu)響應(yīng)方向子帶。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，計 算每個分辨率振幅子帶的響應(yīng)優(yōu)秀程度，選擇最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶，具體步驟為： 對每個分辨率下預(yù)處理后的振幅子帶Astd，分別進行最大類間方差閾值分割，計算分割 結(jié)果前景與背景間均值差的絕對值，定義為最大類間均值差MICMD，選擇MICMD最大的子帶 作為最優(yōu)響應(yīng)振幅子帶。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，所 述二值化操作是指計算最優(yōu)響應(yīng)的方向子帶或最優(yōu)響應(yīng)的振幅子帶中所有元素的均值μ與 標(biāo)準(zhǔn)差σ，當(dāng)殘差圖像中某一元素的數(shù)值介于μ±3 〇之間時，賦值為0;反之賦值為255。9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于單演小波分析的織物疵點檢測方法，其特征在于，所 述織物圖像為位深度為8位以上的灰度圖像;所述的多分辨率范圍為：[l，log2(N)]。
【文檔編號】G06T7/00GK105931243SQ201610266081
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月26日
【發(fā)明人】厲征鑫, 高衛(wèi)東, 周建, 潘如如
【申請人】江南大學(xué)