织物疵点检测:自适应阈值算法性能比较
104 浏览量
更新于2024-08-27
收藏 542KB PDF 举报
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。
101 浏览量
点击了解资源详情
点击了解资源详情
237 浏览量
2021-09-21 上传
2023-06-11 上传
274 浏览量
2022-06-11 上传
点击了解资源详情

weixin_38684892
- 粉丝: 10
最新资源
- MATLAB实现ART与SART算法在医学CT重建中的应用
- S2SH整合版:快速搭建Struts2+Spring+Hibernate开发环境
- 托奇卡项目团队成员介绍
- 提升外链发布效率的SEO推广神器——搜易达网络推广大师v2.035
- C#打造简易记事本应用详细教程
- 探索虚拟现实地图VR的奥秘
- iOS模拟器屏幕截图新工具
- 深入解析JavaScript在生活应用开发中的运用
- STM32F10x函数库3.5中文版详解与应用
- 猎豹浏览器v6.0.114.13396 r1:安全防护与网购敢赔
- 掌握JS for循环输出的最简洁代码技巧
- Java入门教程:TranslationFileGenerator快速指南
- OpenDDS3.9源码解析及最新文档指南
- JavaScript提示框插件:鼠标滑过显示文章摘要
- MaskRCNN气球数据集:优质图像识别资源
- Laravel日志查看器:实现Apache多站点日志统一管理