张正
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法被引量：3
- 2014年
- 针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法.首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合(PCNN)的区域生长法分割织物疵点图像.通过对TILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价.结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进.
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- 关键词：织物疵点图像分割局部熵变异度
- 基于局部三进制模式的边缘检测方法被引量：1
- 2015年
- 边缘检测是指检测图像中灰度突变的区域边界,其结果直接影响图像后续处理,有效和准确地提取图像的边缘是边缘检测的关键。利用局部三值模式对图像结构特征的表征优势,提出一种新的图像边缘检测算法,能够准确检测出边缘,和其它边缘检测方法比较,具有边缘检出率高和抗噪性能好的优势。
- 李青张正
- 关键词：边缘检测图像处理
- 一种改进的脉冲耦合神经网络图像分割方法被引量：2
- 2015年
- 针对传统脉冲耦合神经网络图像分割需要人工多次调整网络参数的问题,提出根据图像本身信息的自适应参数设置方法。并对传统脉冲耦合神经网络进行改进,利用改进的脉冲耦合神经网络进行图像分割,并利用最大二维Tsallis熵准则自适应确定分割结果。仿真实验结果表明,该方法能获得视觉效果较好的分割结果。
- 张正李青
- 关键词：图像分割脉冲耦合神经网络
- 基于显著纹理特征的织物疵点检测方法被引量：5
- 2016年
- 针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。鉴于Tamura纹理模型具有分辨能力强、旋转不变性以及算法鲁棒性强的特点,提出了多尺度度量局部纹理粗糙度的改进算法,以增强纹理分辨能力;结合织物疵点图像视觉显著性分析,基于局部纹理最佳窗口,通过提取与融合粗糙度、对比度和方向生成视觉显著性特征图,以显著突出织物疵点区。经TILDA织物纹理图库数据的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,此方法在有效抑制显著纹理背景的同时,检测的目标疵点具有较好的一致性和完整性。
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- 关键词：局部纹理粗糙度织物疵点检测
