PDF《基于小波域差值系数的织物疵点分割与识别①》

18 个特征作为一个样本,将84 组样本中的

60 组作为训练样本,其余作为测试样

2011 年第20 卷第10 期http://www.c-s-a.org.cn 计算机系统应用Research and Development 研究开发

111 本,利用径向基核函数支持向量机进行识别分类.

4 仿真实验与结果分析 分析纺织品生产过程中常见的纬向、经向和区域 类疵点.经向疵点指布面上沿经纱方向呈现的重经、 断经等疵点,如图 2(b)所示.纬向疵点指沿纬纱方向 呈现的重纬、断纬等疵点,如图 2(c)所示.区域类疵 点指所占部位较小的疵点,如图 2(d)所示. (a)正常图像 (b)重经疵点 (c)重纬疵点 (d)棉结疵点 图2原始织物图像 以正常、重经、棉结织物图像为例进行仿真实验, 实验得到的分解和差值系数图像与特征曲线如图

3 到图5所示.其中(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)分别代表小 波分解后的水平细节图像、垂直细节图像、平滑重构 图像、水平方向差值图像、垂直方向差值图像、两幅 差值图像经小波融合后的图像. (1)小波分解及差值重构图像 (2)小波系数特征曲线 (3)小波差值系数特征曲线 图3正常织物仿真实验图像及特征曲线 (1)小波分解及差值重构图像 (2)小波系数特征曲线 (3)小波差值系数特征曲线 图4重经疵点仿真实验图像及特征曲线 (a)

0 50

100 0

50 100 (b)

0 50

100 0

50 100 (c)

0 50

100 0

50 100 (d)

0 50

100 0

50 100 (e)

0 50

100 0

50 100 (f)

0 50

100 0

50 100

0 50

100 0.05 0.1 水平熵

0 50

100 0.5

1 1.5 水平能量

0 50

100 0.2 0.4 0.6 水平方差

0 50

100 0.05 0.1 0.15 垂直熵

0 50

100 0.2 0.4 0.6 0.8

1 1.2 1.4 垂直能量

0 50

100 0.2 0.4 0.6 垂直方差

0 50

100 0.35 0.4 0.45 水平能量

0 50

100 0

2 4 x

10 -3 水平方差

0 50

100 0.35 0.4 0.45 垂直能量

0 50

100 0 0.005 0.01 垂直方差 (a)

0 50

100 0

50 100 (b)

0 50

100 0

50 100 (c)

0 50

100 0

50 100 (d)

0 50

100 0

50 100 (e)

0 50

100 0

50 100 (f)

0 50

100 0

50 100

0 50

100 0.05 0.1 水平熵

0 50

100 0.5

1 1.5 水平能量

0 50

100 0.2 0.4 0.6 水平方差

0 50

100 0.05 0.1 0.15 0.2 垂直熵

0 50

100 2

4 6 垂直能量

0 50

100 1

2 3 垂直方差

0 50

100 0.04 0.06 0.08 水平熵

0 50

100 0 0.5

1 水平能量

0 50

100 0 0.02 0.04 水平方差

0 50

100 0.05 0.1 垂直熵

0 50

100 0

1 2 垂直能量

0 50

100 0 0.5

1 垂直方差

0 50

100 0.04 0.05 0.06 水平熵

0 50

100 0.04 0.06 0.08 垂直熵 计算机系统应用http://www.c-s-a.org.cn

2011 年第20 卷第10 期112 研究开发 Research and Development (1)小波分解及差值重构图像 (2)小波系数特征曲线 (3)小波差值系数特征曲线 图5棉结疵点仿真实验图像及特征曲线 其中,图3到图

5 中熵、能量及方差特征曲线的 横坐标代表图像沿纬向和径向的位置,纵坐标为特征 参数大小.分析图

3 可以看出,利用小波系数差值法 得到的正常织物图像熵、能量及方差特征曲线光滑性 较好,基本不会出现波动,而在疵点图像疵点区域处 特征曲线的波动比较明显,因此能提取到曲线上更有 效的特征参数;

图4重经疵点图像在垂直差值特征曲 线(60 70)窗口之间有明显峰值波动,而在水平曲线 上波动平缓;

图5棉结疵点在水平特征曲线(100 110) 和垂直曲线(30 40)之间均有明显峰值出现.而直接利 用小波系数分析时效果较差.