织物疵点检测：自适应阈值算法性能比较

本文主要探讨了织物疵点检测中基于图像自适应阈值分割的多种方法的有效性。针对织物疵点检测任务，由于目标区域与背景之间的灰度值差异较大，传统的阈值分割方法可能无法提供理想的结果。作者选择了四种常见的自适应阈值算法，包括Otsu算法、改进的Otsu算法、最大熵阈值法以及局部阈值分割算法，对平纹和斜纹织物的疵点图像进行了细致的对比实验。 首先，文章详细介绍了每个算法的工作原理。Otsu算法是一种全局阈值选择方法，它试图最大化两个类别的方差，适用于噪声较小的情况。改进的Otsu算法通常通过预处理或调整参数来增强其对噪声的鲁棒性。最大熵阈值法则基于信息熵的概念，试图找到使图像分割后熵最大的阈值，以保持图像信息的多样性。局部阈值分割则考虑了图像局部像素的统计特性，可以更好地适应复杂背景下的纹理变化。 实验结果显示，当仅考虑检测效果而不考虑算法执行时间时，局部阈值分割算法表现出最佳的检测性能，其次是改进的Otsu算法、Otsu算法和最大熵阈值法。然而，当算法的运行效率成为考量因素时，局部阈值分割虽然检测效果出色，但其计算复杂性可能导致在实际应用中效率较低。因此，如果需要平衡效果和速度，Otsu算法可能是更合适的选择，其在检测精度上紧随局部阈值分割，同时具有较快的执行速度。 本文通过实际的实验对比，证实了自适应阈值分割在织物疵点检测中的应用潜力，并提供了根据具体需求选择合适算法的参考依据。对于纺织行业的质量控制和自动化检测系统设计者来说，这篇文章提供了有价值的技术指导，帮助他们优化瑕疵检测流程，提高生产效率和产品质量。同时，本文的研究也为后续的图像处理和计算机视觉领域的织物分析研究奠定了基础。