[发明专利]一种基于积分图算法的织物瑕疵检测方法

摘要

一种基于积分图算法的织物瑕疵检测方法，利用积分图算法快速提取梯度能量统计特征用于瑕疵检测，首先通过对无瑕疵模板进行图像学习，统计其梯度能量特征分布，提取分布峰值，再自适应求取阈值参数用于后续瑕疵的区分；然后，对待检测图像通过积分图算法求取每个像素点所在窗口的梯度能量，结合所述阈值参数，判定当前像素点是否疵点，通过统计整幅图像的疵点总数来判定当前图像是否为瑕疵织物。本发明一方面基于积分图加速运算的原理，快速提取织物图像的梯度能量特征分布，实现织物瑕疵的实时检测，另一方面求解分布峰值获得自适应的瑕疵判定阈值参数，实现织物瑕疵的准确分割。本发明方法既能保证实时性又具有较高正确率。

主权项

1.一种基于积分图算法的织物瑕疵检测方法，其特征是利用积分图算法将任意大小的图像块内的求和运算化简为三次加法运算，以快速提取梯度能量特征用于瑕疵检测，具体为：首先通过对无瑕疵模板进行图像学习，统计其梯度能量特征分布，所得特征分布非对称，采用核函数拟合特征分布，结合均值漂移法提取分布的峰值，再由峰值自适应求取阈值参数，所述阈值参数用于后续瑕疵的区分；然后，对待检测图像，通过积分图算法求取每个像素点所在检测窗口的梯度能量，结合所述阈值参数，判定当前像素点是否疵点，通过统计整幅图像的疵点总数来判定当前图像是否为瑕疵织物；其中，梯度能量特征的提取方法为：首先求取原始图像F(x,y)的梯度图G(x,y)，再利用积分图算法求取G(x,y)的梯度能量特征图E(x,y)，对任意像素点(x,y)，其能量特征是以点(x,y)为中心的大小为dw*dh的窗口区域内的像素积分。