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基于相对总变差与自适应阈值分割的织物疵点检测算法

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西部皮革 2024年第14期46卷 12-14页

作者：王春妍李丽瑶白少云山西电子科技学院智能制造产业学院

在纺织领域，织物疵点智能检测一直是亟须解决的难题之一，为了对织物疵点进行自动检测，提出基于相对总变差模型与自适应阈值分割的织物疵点检测算法。该方法选用中值滤波降噪，然后通过相对总变差模型增强织物疵点，抑制织物背景纹理... 详细信息

在纺织领域，织物疵点智能检测一直是亟须解决的难题之一，为了对织物疵点进行自动检测，提出基于相对总变差模型与自适应阈值分割的织物疵点检测算法。该方法选用中值滤波降噪，然后通过相对总变差模型增强织物疵点，抑制织物背景纹理，接着对疵点增强图像的灰度直方图进行分析，利用迭代的自适应阈值分割疵点，得到二值图像。经对多种类型疵点图像进行测试分析，此算法能增强疵点并有效分割，有较好的检测结果。

关键词：疵点检测中值滤波相对总变差模型自适应阈值分割

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基于DCP算法的海空图像去雾的研究与应用

基于DCP算法的海空图像去雾的研究与应用

作者：朱凯俊安徽理工大学

学位级别：硕士

图像是人们获取信息最重要的手段。但随着环境的剧烈变化,成像设备所捕捉到的图像中含有大量的雾,严重影响到人们对图像中信息的提取和分析。所以图像去雾这一领域很快的就发展了起来。主要研究结果如下:1首先对图像去雾近几年的国内外... 详细信息

图像是人们获取信息最重要的手段。但随着环境的剧烈变化,成像设备所捕捉到的图像中含有大量的雾,严重影响到人们对图像中信息的提取和分析。所以图像去雾这一领域很快的就发展了起来。主要研究结果如下:1首先对图像去雾近几年的国内外发展和大气散射模型进行阐述说明,介绍了暗通道先验DCP算法,对不含大面积天空的清晰无雾图像,有一些像素在、、三种颜色通道中至少有一个颜色通道的值趋近为0。为后续的算法改进奠定基础。2针对非海上含雾图像细分为不含天空区域的图像和含天空区域的图像。对不含天空区域的图像利用改进的景深模型来恢复图像中的景深信息,解决了之前景深模型中错误估计景深信息的问题。对含天空区域的图像利用改进的引导滤波来优化透射率,解决了之前不能主动改变权重大小而导致复原图像失真的情况。利用KNCM分割算法将图像分为天空区域和非天空区域,结合其占比与暗通道先验算法大气光值的选取方法来计算融合大气光值,并用融合大气光值来修正透射率,解决了之前透射率下限值难以确定的问题。3针对海上的含雾图像分为含先验区域的图像和不含先验区域的图像。将含先验区域的海上图像转化到HSV模型中利用KNCM算法进行分割,对天空区域利用自适应加权引导滤波来估计其透射率,对海面区域利用改进的相对总变差模型4-RTV来优化其透射率,将二者进行加权融合得到最后的透射率,这样可以解决海上图像透射率估计不准确的问题,四叉树算法相比于传统的方法能够很好的选取大气光值。对于不含先验区域的图像,多尺度特征多次并联融合网络结构MMP-Net预测的图像可以很好的复原图像,跳过了计算大气光值和透射率的步骤,大大减少了计算误差,将传统转置卷积操作替换为改进转置卷积操作,降低了复原图像过程中产生的噪声,更好地保留了图像的边缘信息。4基于图像去雾的视频监控的系统架构由图像采集模块、雾浓度检测模块和图像去雾模块组成,从而更好地帮助人们处理含雾图像并提取信息。最后,通过各项评价指标来判定,本文改进的图像去雾算法在特定场景都能够实现很好的去雾效果。

关键词：图像去雾暗通道先验引导滤波相对总变差模型卷积神经网络视频监控

基于纹理平滑和GrabCut的皮影图案轮廓的智能提取

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丝绸 2020年第11期57卷 20-27页

作者：刘静庄梅玲石历丽高婷青岛大学纺织服装学院青岛266071 西安美术学院服装系西安710065

为客观有效地识别局部图案轮廓,实现可选择性目标的提取,文章以皮影图案为研究对象,针对皮影图像局部细节丰富、色彩饱和度高而背景信息干扰较大的特点,设计了皮影图案轮廓的智能提取算法。首先,采用相对总变差模型进行噪声与主结构的分... 详细信息

为客观有效地识别局部图案轮廓,实现可选择性目标的提取,文章以皮影图案为研究对象,针对皮影图像局部细节丰富、色彩饱和度高而背景信息干扰较大的特点,设计了皮影图案轮廓的智能提取算法。首先,采用相对总变差模型进行噪声与主结构的分离,实现图像的平滑处理;然后,设计GrabCut算法,通过分析图案轮廓的边界紧密度指标,确定最优的超像素分割数量,实现局部图案的优化分割;最后,运用Canny算子对分割后的皮影图案进行了轮廓提取。通过6幅皮影图像的轮廓提取实验结果表明,提出的方法准确完整地实现了目标图案的轮廓提取,且图案分割结果的像素准确度(PA)均大于95%。

关键词：皮影智能轮廓提取相对总变差模型超像素分割 GrabCut Canny

主结构提取和多尺度线性滤波的织物疵点检测方法

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纺织高校基础科学学报 2021年第4期34卷 53-61页

作者：陈雪阳潘杨朱磊翟子豪西安工程大学电子信息学院陕西西安710048

为提高复杂背景下织物疵点检测的准确率,提出了一种融合主结构提取和多尺度线性滤波的疵点检测方法。该方法对输入图像进行中值滤波和对数增强预处理以增加疵点和背景的对比度,并利用相对总变差模型提取织物图像的主结构信息——疵点,... 详细信息

为提高复杂背景下织物疵点检测的准确率,提出了一种融合主结构提取和多尺度线性滤波的疵点检测方法。该方法对输入图像进行中值滤波和对数增强预处理以增加疵点和背景的对比度,并利用相对总变差模型提取织物图像的主结构信息——疵点,达到抑制背景纹理的效果;然后利用多尺度线性滤波器实现精确定位达到增强疵点区域的目的;最后利用预处理与疵点增强结果进行点乘的形态学处理得到完整疵点区域。实验结果表明:此方法可以检测污渍、破洞、带纱、霉斑、结团等多种疵点类型,与RPCA等3种检测方法相比,检测准确率提高了9%以上。

关键词：织物疵点主结构提取多尺度线性滤波相对总变差模型

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雾霾天气条件下能见度的检测与恢复算法研究

雾霾天气条件下能见度的检测与恢复算法研究

作者：许艳丽南京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,国内雾霾污染已呈现常态化的趋势,雾霾的治理问题成为了当今社会各界的关注重点之一。雾霾天气的发生,以及其引起的能见度降低的问题,不仅危害人类的身心健康,更是给人类的活动与出行带来了极大的困扰。特别地,大气能见度对于交... 详细信息

近年来,国内雾霾污染已呈现常态化的趋势,雾霾的治理问题成为了当今社会各界的关注重点之一。雾霾天气的发生,以及其引起的能见度降低的问题,不仅危害人类的身心健康,更是给人类的活动与出行带来了极大的困扰。特别地,大气能见度对于交通运输中的参与者都有着重要的影响,尤其是突发性的雾霾天气,严重危害了驾驶人员的行车安全。因此,道路的能见度检测已经成为了智能交通系统一个重要的组成部分。具体而言,本文针对雾霾天气条件下的能见度检测与恢复问题,分别提出了以下研究要点:首先,现有的能见度检测设备和方法存在着性价比低或者适用性差等方面的问题,如何有效的检测大气能见度值显得至关重要。针对这一问题,本文采用图像处理的方法进行雾霾天气能见度的估计算法研究。首先介绍了大气散射模型,然后结合暗通道先验和引导滤波算法进行了雾霾图像透射率图的精细化估计,最后根据光学能见度与大气消光系数的关系给出了雾霾能见度的估计值。其中,本文通过获取车道线起点和终点信息对大气消光系数进行了近似估计。大量实验结果进一步地验证了该估计算法的精确性。其次,根据高速公路相关的法律规定,提出了一种基于深度学习的雾霾图像能见度检测模型,实现了能见度等级的快速识别。具体做法是:首先采集大量的道路监控图像创建包含训练和测试样本的雾霾图像数据库,并使用暗通道先验算法计算图像的能见度值进行数据库的打标签操作,然后分别采用一个三层和五层的卷积神经网络在Caffe深度学习平台上进行分类模型的训练,最后通过实验的对比验证了模型的有效性。最后,考虑到车载相机的普遍应用,提出了一种改进的暗通道先验算法进行雾霾图像的恢复研究。该方法首先基于暗通道先验得到初始透射率图,进一步针对软抠图透射率估计算法时间复杂度较高的问题,提出了基于交叉相对总变差模型的精细化透射率估计新方法。与交叉双边滤波、引导滤波等已有算法的实验结果比较显示,本文算法能够获得精度更高的透射率图以及视觉感知更佳的去雾霾图像。

关键词：大气散射模型暗通道先验引导滤波深度学习相对总变差模型

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基于相对总差和水平集的织物毛球分割

浙江工贸职业技术学院学报 2017年第4期17卷 49-52页

作者：赵喜林浙江工贸职业技术学院浙江温州325003

针对传统的基于灰度阈值分割方法分割织物图像毛球区域精度低、难以分割完整的毛球区域等问题,提出了一种基于相对总差和水平集的织物毛球分割算法。该方法首先利用相对总差的结构提取算法来去除织物表面的纹理,完成对毛球的粗分割,再... 详细信息

针对传统的基于灰度阈值分割方法分割织物图像毛球区域精度低、难以分割完整的毛球区域等问题,提出了一种基于相对总差和水平集的织物毛球分割算法。该方法首先利用相对总差的结构提取算法来去除织物表面的纹理,完成对毛球的粗分割,再利用水平集分割算法对粗分割图像进行精分割,最后利用形态学的方法对精分割结果中的候选毛球区域进行筛选和融合,得到最终的毛球区域。结果表明,该方法与传统方法相比能够提高对织物图像毛球区域分割的精度,具有一定的实用性。

关键词：毛球分割相对总变差模型水平集