应用Gussian回代交替方向图像分解算法的色织物疵点检测

针对传统的人工织物检测方法效率低,稳定性差,处理速度慢的问题,提出了基于Gaussian回代交替方向(ADMG)图像分解的色织物疵点检测算法。首先对疵点织物进行直方图均衡化的预处理操作,以减少织物背景纹理信息对织物疵点检测产生的影响。然后采用总方差范数与Sobolev空间中的半范数相结合的Gaussian回代交替方向的图像分解算法,将色织物图像分解为疵点部分u和纹理部分v。最后,应用二维Otsu阈值方法将图像的疵点部分u分割,识别织物图像上的疵点。实验结果表明:通过基于ADMG图像分解算法对包括星型、方格型和圆点型在内的色织物图像疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。