【摘 要】
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针对经典的缺陷检测算法无法解决纹理复杂、对比度低的皮革表面缺陷检测的问题,提出一种基于Gabor滤波的重建图像算法.首先设计Gabor滤波器,从纹理图像与特定的Gabor滤波器的卷积中计算能量的输出响应,当纹理特征对应的能量最大时确定Gabor滤波器的最佳参数.再将原图和滤波后的背景图相减重建图像,重建图中纹理和缺陷的灰度值差异被增强,通过中值滤波除去噪声和部分纹理,最后经过图像分割后计算灰度共生矩阵的能量,缺陷能量较低而纹理等干扰的能量较高,设定简单的能量阈值就可以实现缺陷区域的识别和定位.对大量皮革图
【机 构】
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江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州341000
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针对经典的缺陷检测算法无法解决纹理复杂、对比度低的皮革表面缺陷检测的问题,提出一种基于Gabor滤波的重建图像算法.首先设计Gabor滤波器,从纹理图像与特定的Gabor滤波器的卷积中计算能量的输出响应,当纹理特征对应的能量最大时确定Gabor滤波器的最佳参数.再将原图和滤波后的背景图相减重建图像,重建图中纹理和缺陷的灰度值差异被增强,通过中值滤波除去噪声和部分纹理,最后经过图像分割后计算灰度共生矩阵的能量,缺陷能量较低而纹理等干扰的能量较高,设定简单的能量阈值就可以实现缺陷区域的识别和定位.对大量皮革图像进行测试,实验结果表明:该方法可以准确、高效地检测皮革表面缺陷.
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