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申请/专利权人：湖州市质量技术监督检测研究院(湖州市纤维质量监测中心);中国计量大学
申请日：2024-01-19
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118096653A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/26;G06V10/54;G06V10/46;G06V10/52;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明涉及机器视觉领域，尤其涉及一种基于自适应同态滤波及显著模型的生丝疵点检测方法，包括：基于粒子群优化的自适应同态滤波算法提高生丝与疵点的对比度；构建显著模型，根据图像特征金字塔提取图像的灰度特征以及基于局部对比度方差提取LBP特征，并由Gabor滤波器提取多尺度多方向的纹理特征；归一化多特征加权融合得到生丝疵点显著图；最终，将显著图分割成各个局部区域，根据显著图的灰度强度特征，由局部区域自适应阈值分割检测疵点。本发明的基于自适应同态滤波及显著模型的生丝疵点检测方法，是一种不依靠检验员从业经验的标准化检测方法，可以提高疵点检测的效率，节约人力成本。
主权项：1.一种基于自适应同态滤波及显著模型的生丝疵点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采用基于粒子群优化算法的自适应同态滤波提高原始图像中生丝与疵点的对比度；步骤S2：构建生丝图像显著模型，将提高对比度后的图像输入所构建生丝图像显著模型，提取得到多尺度的图像灰度特征、LBP特征及多尺度多方向的Gabor纹理特征；步骤S3：归一化多特征加权融合得到显著图；步骤S4：将显著图分割成若干块局部区域，基于区域的灰度强度特征，构建自适应阈值分割模型，完成疵点分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖州市质量技术监督检测研究院(湖州市纤维质量监测中心);中国计量大学 一种基于自适应同态滤波及显著模型的生丝疵点检测方法
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