纱线主体识别新算法：毛羽补偿与自适应中值滤波

本文档深入探讨了"基于毛羽补偿与自适应中值滤波的纱线主体图像识别算法"。针对纺织工业中的纱线参数识别过程中常见的毛羽问题，研究人员提出了一种创新的图像处理方法。首先，他们利用RGB图像采集的影像扫描仪数据，通过转换为灰度图像，便于后续处理。在识别阶段，算法区分两种类型的毛羽：一种是白色背景上的黑色纱线，其特征在于垂直方向上的灰度值变化；另一种是黑色背景上的白色纱线，其特征则是像素灰度值的不同。针对这两种情况，分别采用不同的策略进行补偿，如3层逐级推抹补偿和背景灰度值补偿。 针对前者，根据毛羽形态的垂直灰度梯度，设计了一种变阈值识别技术，能够有效捕捉并去除毛羽区域。而对于后者，通过背景灰度值的对比，实现对毛羽的精确补偿。这些补偿措施有助于减少毛羽对纱线主体图像的影响，提高识别的准确性。 接下来，为了进一步优化图像质量，文章采用了自适应中值滤波技术。这种方法允许滤波窗口大小根据局部图像特性动态调整，从而更好地保留纱线主体的细节，同时抑制噪声。通过Matlab进行仿真实验，结果显示，该算法能够快速有效地识别并补偿毛羽，显著提升纱线主体图像的清晰度，达到了所需的检测精度标准。 论文的关键字包括“毛羽补偿”、“自适应中值滤波”、“灰度变阈值识别”以及“垂直方向识别及推抹”，这些都是本研究的核心技术。该算法对于纺织行业的纱线质量控制和自动化生产过程具有重要的实际应用价值，可以提高效率并减少人工干预的需求。 这篇论文提供了一个有效的解决方案，旨在解决纱线图像处理中的毛羽问题，为纺织工业的数字化和智能化转型提供了技术支持。