基于l0范数视觉显著性的织物疵点算法代码

l0范数视觉显著性的织物疵点算法是一种用于检测织物疵点的方法。该算法主要基于l0范数理论，并且使用基于图像亮度的视觉显著性模型。 下面是这个算法的代码实现。

首先，引入所需的python库，包括：

import numpy as np
from numpy import linalg as LA
from scipy import sparse
from scipy.sparse.linalg import spsolve
from skimage import color
from skimage.transform import resize
from skimage.filters import threshold_yen
from skimage.segmentation import felzenszwalb

接下来，读取图片并将其转换为灰度图像。使用Felzenszwalb的分割算法对图像进行超像素分割。

img = color.rgb2gray(io.imread('image_path'))

segments = felzenszwalb(img, scale=50, sigma=0.5, min_size=100)

使用Yen二值化算法得到一个二值图像，以便检测疵点。只有那些被标记为前景的超像素才被视为可能含有疵点的超像素。

thresh = threshold_yen(img)
bw = img <= thresh

labels = np.unique(segments)
for label in labels:
    seg_mask = np.where(segments == label, 1, 0)
    if np.sum(seg_mask * bw) < 0.1 * np.sum(seg_mask):
        segments[segments == label] = 0

接下来，使用l0范数稀疏编码算法检测具有疵点的超像素。首先，使用视觉显著性函数计算每个超像素的重要性。

img = resize(img, (img.shape[0] // 16, img.shape[1] // 16))
sal = 1 - color.rgb2gray(color.rgb2lab(img) / 100.0)
sal = resize(sal, img.shape)
sal = (sal - np.min(sal)) / (np.max(sal) - np.min(sal))

计算每个超像素的L0范数稀疏编码。

n_segments = np.max(segments)
X = np.zeros((img.size, n_segments))
for i in range(1, n_segments+1):
    idx = np.where(segments == i)[0]
    X[idx, i-1] = 1

将每个超像素的L0范数稀疏编码用于检测织物上的疵点。

for i in range(n_segments):
    if np.sum(X[:,i]) == 0:
        continue
    Y = img.flatten()[X[:,i]!=0]
    D = sparse.eye(Y.size, format='csr')
    w_init = np.zeros((Y.size, 1))
    lambda_ = 0.1
    eps = 2.0 / LA.norm(Y, ord=np.inf)
    for i in range(50):
        w = spsolve(D + lambda_ * sparse.eye(Y.size, format='csr'), Y)
        w = w.reshape(-1, 1)
        w = np.sign(w) * np.maximum(np.abs(w) - eps, 0)
        if LA.norm(w-w_init) / LA.norm(w) < 1e-3:
            break
        w_init = w
        lambda_ /= 1.2
    sparsity = np.sum(w != 0) / float(w.size)
    if sparsity > 0.2:
        segments[segments == i+1] = 0

通过上述算法，我们可以实现基于l0范数视觉显著性的织物疵点检测，并得到一幅图像的疵点标记。