[发明专利]基于视觉注意机制的织物起球等级评价方法

摘要

基于视觉注意机制的织物起球等级评价方法，包括以下步骤：步骤1、采集织物起球图像；步骤2、对织物起球图像进行小波多层分解：步骤3、确定织物起球图像的中央层子图与周边层子图；步骤4、构建织物起球显著图；步骤5、获取织物起球目标；步骤6、提取织物起球特征；步骤7、对织物起球等级进行评价。基于视觉注意机制的织物起球等级评价方法，通过准确选择中央层子图与周边层子图并且在它们之间进行中央‑周边操作，能够提高起球目标的显著性、减少计算量；对织物起球显著图进行阈值分割和滤波，能够有效获取织物起球目标；在此基础上，提取起球特征，进而快速、准确地对织物起球等级进行客观评价。

主权项

1.基于视觉注意机制的织物起球等级评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集织物起球图像；步骤2、对织物起球图像进行小波多层分解：步骤3、确定织物起球图像的中央层子图与周边层子图；步骤4、构建织物起球显著图；步骤5、获取织物起球目标；步骤6、提取织物起球特征；步骤7、对织物起球等级进行评价；步骤2中，对织物起球图像进行小波多层分解的具体步骤为：选取DB2小波对织物起球图像进行小波多层静态分解：设h为低通滤波器，g为高通滤波器，得到小波多层分解后的二维数字图像：其中：LL_j‑1(k₁,k₂)表示第j‑1层近似子图，LL_j(x,y)、LH_j(x,y)、HL_j(x,y)、HH_j(x,y)分别表示第j层近似子图、第j层水平细节子图、第j层垂直细节子图、第j层对角线细节子图，k₁、k₂表示滤波器系数序号，分别表示低通滤波器不同的滤波器系数，分别表示高通滤波器不同的滤波器系数；步骤3中，确定织物起球图像的中央层子图与周边层子图的具体步骤为：分别计算织物起球图像的近似子图能量、水平细节子图能量、垂直细节子图能量、对角线细节子图能量：分别表示第j层近似子图能量、第j层水平细节子图能量、第j层垂直细节子图能量、第j层对角线细节子图能量；计算织物起球图像的细节子图能量：表示第j层细节子图能量，表示相加融合；计算织物起球图像的细节子图能量梯度：其中，表示第j‑1层的细节子图能量梯度，表示第j‑1层细节子图能量，分别表示第j‑1层近似子图能量、第j‑1层水平细节子图能量、第j‑1层垂直细节子图能量；拟合织物起球图像的细节子图能量梯度曲线S；选择S中拐点处的细节子图能量梯度所在层的后一层作为中央层，选择中央层的后一层作为周边层；选择中央层的近似子图、水平细节子图、垂直细节子图作为中央层子图，选择周边层的近似子图、水平细节子图、垂直细节子图作为周边层子图。