[发明专利]基于类格图案及其Gabor特征的纺织品瑕疵检测方法

摘要

本发明涉及一种基于类格图案及其Gabor特征的纺织品瑕疵检测方法，基于各向同性类格图案分割方法和Gabor特征距离计算方法，能够从纹理相同但角度各异的纺织品图像中自动分割类格图案，针对类格图案的基于Gabor特征提取和距离比较进行瑕疵识别，分析基于照明光源下平坦纺织品表面的数字图像像素灰度信息，自动定位纺织品表面瑕疵的计算方法。本发明特别适用于自动识别在稳定照明光源下采集的纹理相同但角度各异的纺织品平坦表面的数字图像中的纺织品表面瑕疵。

主权项

一种基于类格图案及其Gabor特征的纺织品瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：输入灰度化的纺织品图像；校准图像：使用Hough变换确定理想校准角度，以理想校准角度旋转图像得到校准后图像；类格图案分割：分割校准后图像以产生类格图案，类格图案满足：相对于纺织品图像的行和列，类格图案按图像行的方向横向排列，并按列的方向纵向排列；在形态成分分析方法的纺织品图案卡通成分Ic中，类格图案具有几何形状并与背景像素在灰度上有显著差异；距离计算：将类格图案与Gabor滤波器组的滤波进行卷积，对卷积结果降维得到一维投影并计算其能量和振幅，根据能量和振幅计算特征向量；计算一维投影之间的车贝雪夫距离，挑选每行类格图案的典型无瑕疵类格图案，根据典型无瑕疵类格图案的特征向量计算理想特征向量；每个类格图案特征向量与理想特征向量间的车贝雪夫距离为所提取的特征；和直方图分析：分析距离计算步骤中得到的基于特征向量的车贝雪夫距离直方图，获取表示有瑕疵的像素索引集合。