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题名基于自适应Gabor滤波的复杂背景织物疵点检测
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作者
高雅
於凌
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机构
扬州职业技术大学纺织服装学院
江南大学设计学院
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出处
《毛纺科技》
北大核心
2025年第8期135-142,共8页
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基金
江苏省高校哲学社会科学研究一般项目(2023SJYB2126)。
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文摘
由于织物图像往往具有丰富的纹理细节与颜色变化等复杂背景,织物图像中的疵点特征容易被掩盖,疵点检测时难以区分疵点与正常纹理等背景之间的灰度范围,导致织物疵点检测准确率较低,为此提出基于自适应Gabor滤波的复杂背景织物疵点检测方法。通过直方图均衡化织物图像,采用Gabor滤波器提取图像的空域和频域信息,引入改进后的浣熊优化算法自适应调整滤波器的参数,通过学习因子寻求浣熊位置的全局最优解,卷积操作后获得滤波后的纹理特征图像,利用灰度直方图确定正常纹理的灰度范围,根据阈值分割来分离图像中的疵点与正常纹理,实现复杂背景织物疵点检测。结果表明:与3种传统方法相比,本文检测方法在灵敏度和特异性方面均显示出更高的数值,能够更准确地识别出织物疵点,减少漏检和误检现象。
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关键词
自适应Gabor滤波
均衡化
浣熊优化算法
复杂背景
织物疵点检测
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Keywords
adaptive Gabor filtering
equalization
coati optimization algorithm
complex background
fabric defect detection
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分类号
TS104.84
[轻工技术与工程—纺织工程]
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