【摘 要】
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本文针对织物疵点检测的研究内容,提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应图像分割的方法.由于以CCD数字摄像头获取的图像质量易受到光照、噪声以及组织纹理等因素的影响,所以,织物图像疵点分割一直是织物疵点检测研究的热点和难点问题.针对织物疵点大多带有纬向或经向的方向性变化的特点,提出了基于窗口计算待测织物图像行、列灰度对比度相对于无疵点的织物图像行、列灰度对比度的变异度描述织物图像特征
【机 构】
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西安工程大学,计算机科学学院,陕西,西安,710048 西安电子科技大学,计算机学院,陕西,西安,
【出 处】
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2006中国国际毛纺织会议暨IWTO羊毛论坛
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本文针对织物疵点检测的研究内容,提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应图像分割的方法.由于以CCD数字摄像头获取的图像质量易受到光照、噪声以及组织纹理等因素的影响,所以,织物图像疵点分割一直是织物疵点检测研究的热点和难点问题.针对织物疵点大多带有纬向或经向的方向性变化的特点,提出了基于窗口计算待测织物图像行、列灰度对比度相对于无疵点的织物图像行、列灰度对比度的变异度描述织物图像特征的方法,以便在图像分割前,削弱组织纹理的影响,增强疵点特征信息,然后基于简化的、能依据图像的属性和空间分布特性来设定网络参数值的改进PCNN模型自适应地分割织物图像疵点.为了验证本方法的实效性,选取了各种疵点织物图像进行了测试,实验结果表明,本方法对常见的织物疵点具有快速、准确地分割结果.
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