[发明专利]一种基于引导滤波及离散差分的纱线卷装毛羽检测方法

权利要求书

1.一种基于引导滤波及离散差分的纱线卷装毛羽检测方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1，采用工业相机，从纱线卷装侧面的切向拍摄其母线，获得原始图像；

步骤2，对原始图像进行引导滤波计算，具体如下：

步骤2.1，将步骤1拍摄所得原始图像作为权重图像，对该图像进行处理，q、I、p分别表示输出图像、引导图像和输入图像，i、j分别表示图像中像素点的索引；公式表达如下：

q_i＝Σ_jlj(I)p_j (1)；

步骤2.2，为求出线性函数的系数，希望拟合函数的输出值与真实值p之间的差距最小，因局部窗口ω_k中，输出图像和引导图像的线性关系可知，令(a_k，b_k)为窗口中的线性系数；即令下式最小：

步骤2.3，采用最小二乘法求出式(2)的最优解，令μ_k和σ_k为Ii在窗口内的均值和标准差，|ω|表示窗口内像素块的总数，表示窗口内输入图像p的均值，在窗口ω_k中两者的解表示为下式：

步骤2.4，对这些值求均值，如下：

式(5)中，q_i为经滤波处理所得输出图像；

步骤3，采用边缘检测算子对步骤2输出图像进行梯度计算，该算子卷积因子为：

具体计算如下：

G_x＝(-1)×f(x-1，y-1)+1×f(x+1，y-1)+(-3)×f(x-1，y)+3×f(x+1，y)+(-1)×f(x-1，y+1)+1×f(x+1，y+1)

G_y＝1×f(x-1，y-1)+3×f(x，y-1)+1×f(x+1，y-1)+(-1)×f(x-1，y+1)+(-3)×f(x，y+1)+(-1)×f(x+1，y+1)

其中，f(a，b)表示图像(a，b)点的灰度值；

图像的每一个像素的横向和纵向灰度值通过以下公式结合，来计算该点灰度值大小：

步骤4，对梯度运算后的图像进行非极大值抑制，寻找像素点局部最大值，并将之对应的灰度值设置为0，提出非边缘点；

步骤5，采用双阈值算法检测和连接边缘。

2.如权利要求1所述的一种基于引导滤波及离散差分的纱线卷装毛羽检测方法，其特征在于，所述步骤4中，具体操作如下：

对经步骤3计算所得图像进行非极大值抑制，在0、45、90、135度方向上及进行，分别代表左右、右上左下、上下、左上右下四个梯度方向，将当前位置的梯度值与梯度方向上两侧的梯度值及进行比较，判断当前梯度值在梯度方向上是否为局部最大值。

3.如权力要求1或2所述的一种基于引导滤波及离散差分的纱线卷装毛羽检测方法，其特征在于，所述步骤5中，具体操作如下：

选择高阈值为0.8×灰度最大值，选择0.1×灰度最大值作为低阈值，高阈值得到的图像中含有较少的假边缘，也会导致图像边缘开口，采用另一个低阈值收集新的边缘以使边缘闭合；若某点梯度高于高阈值，则在结果中置1，若该点的梯度值低于低阈值，则在结果中置0，若该点的梯度值介于高低阈值之间，则作出以下判断：检查该点的8邻域点，查看是否存在梯度值高于高阈值的点，若存在，则说明该中心点和确定的边缘点相连接，结果中置1，否则置0。