基于三维块匹配的纺织品图像纹理增强及缺陷检测

摘要

现代纺织工业对于产品质量有着越来越高的要求，纺织品结构参数的检测及缺陷检测已成为纺织品质量控制的重要环节。纺织品图像在获取过程中由于会受到噪声、织物材质等因素的干扰，影响了检测结果，因此，我们有必要对纺织品图像进行增强。纺织品图像增强是为了去除图像中由噪声、材质等因素引起的干扰，恢复纺织品固有的纹理结构信息，便于纺织品的人工检测和机器视觉检测。本文的主要研究内容如下：
　　 1）研究提出了一种基于块匹配的三维变换域联合滤波（Block-matching and3D collaborative filtering，BM3D）的纹理增强方法。由于纺织品图像具有规则周期的纹理，存在大量的冗余信息，BM3D算法利用这一特性建立与参考图像块具有高相似度的图像块集合。通过将三维变换应用于纺织品图像块集合，来描述图像块的两个重要特征：集合中每个图像块内部的像素间的相关性；集合中每个图像块对应位置的像素之间的相关性。通过三维变换解相关从而在集合中构建了对真实信号的一个稀疏表示，这种稀疏性使得在变换域收缩系数可以有效的抑制噪声并保持纹理图像的结构信息。本文对BM3D算法中的两个重要参数：变换方式和滤波窗口大小进行了优化，选取了最优的参数组合。
　　 2）研究提出了一种基于纹理增强的纺织品缺陷检测方法，通过灰度共生矩阵提取纺织品图像纹理特征，计算了灰度共生矩阵四个方向的能量和对比度的均值和方差构成特征向量，运用于纺织品缺陷检测。实验表明，应用本文提出的基于三维块匹配的纺织品图像纹理增强方法，进行纺织品缺陷检测，其检测正确率较未进行增强的原始图像有了一定程度的提高。

目录

第一章 绪 论

第二章 常用纹理图像增强算法

第三章 基于BM3D 算法的纺织品图像纹理增强

第四章 基于纹理增强的纺织品缺陷检测

第五章 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

攻读硕士学位期间从事的科研项目

致谢

论文说明:图表目录

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