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1、紋理是物體表面信息的反映,以彩色或灰度圖像的分布形式反映了不同物體基本的視覺(jué)特征。機(jī)織物紋理具有一定的周期性,并隨紗線、交織規(guī)律的改變呈現(xiàn)出復(fù)雜多變的特性。在對(duì)織物起毛起球和織物褶皺的自動(dòng)等級(jí)評(píng)定、織物疵點(diǎn)檢測(cè)以及圖像分割的分析中,紋理的消除、增強(qiáng)、方向性分析及非主要紋理增強(qiáng)等紋理分析方法是這些研究的共性,因此織物紋理的基礎(chǔ)分析具有重要意義。
本文主要做了以下工作:
1、采用傅里葉變換技術(shù)將空間域的紋理圖像變換到頻率
2、域中,得到機(jī)織物圖像的頻譜圖,并利用閾值分割曲線,選取合適的閾值對(duì)頻譜圖進(jìn)行分割,然后用鄰域最大值的方法,找到織物紋理的特征坐標(biāo)點(diǎn),根據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)與實(shí)際頻率的關(guān)系,對(duì)機(jī)織物紋理的頻率進(jìn)行計(jì)算,得到機(jī)織物紋理的頻率范圍為2~8cycle/mm,分析了圖像分辨率以及織物密度對(duì)頻率的影響。
2、通過(guò)傅里葉分析得到的機(jī)織物紋理頻率,確定Gabor濾波器的主要參數(shù),并對(duì)濾波器大小、中心頻率、分解尺度和分解方向等參數(shù)范圍進(jìn)行選擇分析,然后用這
3、些參數(shù)確定的Gabor濾波器,對(duì)織物圖像沿不同尺度和方向進(jìn)行分解,得到多個(gè)包含不同信息的分解子圖像。針對(duì)機(jī)織物紋理對(duì)分解參數(shù)的選擇進(jìn)行探討,將機(jī)織物紋理的頻率范圍歸一到0~1,采用2~5尺度,3~6方向分別對(duì)平紋、斜紋和緞紋織物進(jìn)行分解,得出代表織物主紋理的分解子圖像。
3、將分解的子圖像對(duì)紋理進(jìn)行融合,對(duì)三種融合方法進(jìn)行比較,進(jìn)而采用不同的融合策略,融合不同尺度和方向的分解子圖像,得到感興趣的紋理信息??梢赃M(jìn)行單尺度融合,也
4、可以進(jìn)行單方向融合,可以選擇某一指標(biāo)最大的尺度融合,也可以選擇某一指標(biāo)最大的方向融合,還可以選擇任意幾幅圖像進(jìn)行融合。根據(jù)融合評(píng)價(jià)指標(biāo),選出合適的融合方法,對(duì)機(jī)織物紋理的分析具有明顯的影響。
4、機(jī)織物是由經(jīng)紗和緯紗按一定規(guī)律交織而成,形成的紋理往往具有一定角度的方向性,是織物的主要紋理,同時(shí)機(jī)織物的紋理中包含疵點(diǎn)、噪點(diǎn)、亮度不勻或其它原因形成的非主要紋理。對(duì)織物紋理進(jìn)行分析,先分別對(duì)平紋、斜紋和緞紋織物進(jìn)行傅里葉變換,分析其
5、機(jī)織物頻率信息,然后進(jìn)行Gabor分解和融合,討論突出和增強(qiáng)織物主紋理分析方法、消除織物主紋理分析方法、方向性紋理分析方法以及非主要紋理增強(qiáng)的方法。
試驗(yàn)結(jié)果證明,這一方法可以獲取包含織物周期性紋理的子圖像,得到增強(qiáng)的織物紋理信息;也可以得到包含非周期性紋理的子圖像,以消除織物周期性的紋理信息,增強(qiáng)織物中諸如疵點(diǎn)、毛球、褶皺等非主要紋理信息。結(jié)合織物圖像的傅里葉變換和Gabor變換的機(jī)織物紋理分析方法,獲取不同頻率和方向的織物
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