棉网图像结杂识别：自适应阈值与线性回归方法

本文主要探讨了"基于自适应阈值的棉网图像中结杂的识别"这一关键技术在纺织工业中的应用。随着棉网技术的发展，棉结和杂质（统称为结杂）的存在会对生产过程造成影响，尤其是在图像检测和自动化处理中，由于它们往往混杂在密集的纤维网络中，传统的检测方法可能难以有效区分。针对这一挑战，研究者提出了一个创新的方法，即结合最大类间方差法（Otsu法）与线性回归模型。 Otsu法是一种经典的二值化图像分割算法，它通过计算不同灰度级别的像素类内方差和类间方差，自动选择能够最大化类间方差的阈值，以此来分割图像。在这个项目中，作者首先对棉网图像进行预处理，以去除噪声并增强图像对比度，这是后续处理的基础步骤。 预处理后，研究人员利用Otsu法确定棉网图像与背景之间的初始阈值。然而，为了更好地识别那些混杂在纤维网络中的结杂，他们进一步引入了线性回归模型。线性回归被用来分析这个阈值与结杂灰度值之间的潜在关系，其目的是寻找一个更精确、更适应性强的阈值，以减少误判和漏检的可能性。 通过这种方法，论文提出了一种自适应阈值策略，可以根据棉网图像的实际特性动态调整阈值，提高了识别结杂的准确性。这种结合了传统图像处理方法和统计建模的策略，对于棉网图像质量控制和自动化生产过程具有重要意义，有助于提高生产效率并降低人工干预的需求。 关键词如"棉网图像"、"结杂识别"、"自适应阈值"和"图像分割"突出了本文的核心关注点，而"最大类间方差法"则展示了作者采用的具体算法策略。该研究结果发表在《东华大学学报（自然科学版）》上，2010年第2期，反映了当时在纺织工程领域针对特定问题进行深入研究的学术趋势。这篇论文不仅提供了实用的解决方案，也为后续的相关研究提供了理论支持和技术参考。