基于局部哈达玛变换的织物疵点检测

提出一种局部哈达玛变换和互相关相结合的织物检测疵点方法.首先,选取正常织物作为模板并对模板和待检测织物图像进行直方图均衡化增强.在此基础上,对待检测织物图像进行等尺寸分割,分割得到的子图像大小与选定的模板相同.然后,分别对织物模板和待检测子图像做二维哈达玛变换.最后,分别计算模板图像与待检测子图像哈达玛变换的互相关,并选取合适的阈值作为疵点判别的依据.仿真试验表明,本方法对断经、跳花、勾丝、缺经等常见织物疵点具有良好的检测效果.

沃尔什哈达玛变换域的无参考图像质量评价

图像失真会改变图像低频成份和图像高频成份的统计信息,基于这种特性,提出了一种新颖的无参考混合失真图像质量评价方法.首先对图像进行局部沃尔什哈达玛变换,将空域图像转换为局部沃尔什哈达玛变换图;然后在局部沃尔什哈达玛变换图上进行特征提取,即分别提取反映图像低频成份的零列率项和反映图像高频成份的非零列率项的旋转不变局部二值模式统计特征;最后利用支持向量回归网络训练特征,获得特征到质量分数的映射关系模型.在两个混合失真数据库(MLIVE数据库和MDID2013数据库)上对所提出的算法进行性能验证,实验结果表明,提出的算法具有很好的主客观评价一致性,性能优于目前现有较优秀的全参考图像质量评价算法和无参考图像质量评价算法.