基于圖像的紗線條干均勻度檢測(cè)方法.pdf

1、紗線條干均勻度是衡量紗線品質(zhì)的主要指標(biāo)之一。目前我國(guó)測(cè)量紗線不勻的主要方法有目光檢測(cè)法和儀器測(cè)量法，這些方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)。隨著計(jì)算機(jī)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，充分利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來克服其他檢測(cè)方法的缺點(diǎn)，提高紗線質(zhì)量檢測(cè)水平，已經(jīng)成為學(xué)術(shù)研究的一個(gè)重要課題，對(duì)提高紗線質(zhì)量具有重要的意義。 本文研究的主要內(nèi)容是紗線條干均勻度檢測(cè)中的圖像預(yù)處理過程。針對(duì)已有成果的不足，本文又進(jìn)一步提出了兩種新的紗線圖像處理方法。 本課題中的

2、紗線圖像的獲取是利用掃描儀掃描繞有紗線的黑板得到的。我們的目的是得到失真最小，目標(biāo)信號(hào)和背景信號(hào)完全分離的圖像，即去除圖像噪聲，突出目標(biāo)。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是目前處理這類圖像的主要方法，但是針對(duì)毛羽噪聲較為嚴(yán)重的紗線圖像，目前還未給出有效的處理方法。變分偏微分方程(partial differential equation，PDE)方法是圖像去噪的一種主要方法，全變差(total variation，TV)模型是變分PDE方法中的典型代表，它的

3、最大優(yōu)點(diǎn)是在去除噪聲的同時(shí)可以很好的保持邊界。近年來，曲波變換引起有關(guān)研究人員的密切關(guān)注，尤其在圖像處理領(lǐng)域，它作為一種新的多尺度分析方法比小波更適合分析二維圖像中的曲線或直線狀邊緣特征，而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表達(dá)能力。本文借鑒了這兩種圖像處理方法的優(yōu)點(diǎn)，提出了基于形態(tài)學(xué)和變分PDE圖像分解相結(jié)合的紗線圖像處理方法以及基于曲波變換的紗線圖像處理方法。為了檢測(cè)的準(zhǔn)確性，本文在圖像預(yù)處理階段首先對(duì)掃描的圖像進(jìn)行自動(dòng)糾偏處理，防止