喷墨印花纹理图像的单元分解光流场配准算法

为了解决喷墨印花纹理图像在噪声环境下配准精确度低,以及局部区域存在大的配准偏差的问题,提出一种新的基于单元分解光流场的图像配准算法.利用单元分解技术对光流场图像配准问题进行建模,采用阶谱分层策略和基函数自适应调整,对单元分解过程中生成的局部和全局网格实施灵活度控制.通过引入一个新的能够对纹理结构的光滑效果实施约束的特征能量项,可以使网格单元取得令人满意的纹理表征效果,并且能够提高光流场模型在定位精细纹理边缘时的配准精度.对含噪喷墨印花纹理图像的配准实验结果表明了本文算法的可行性.

喷墨印花运动纹理的混态MRF检测算法

针对喷墨印花织物在噪声环境下缺陷检测精度低的问题,提出一种基于混态马尔可夫随机场(MRF)模型的喷墨印花运动纹理检测算法.该算法利用运动纹理的时-空域特征表示,引入运动纹理的混态MRF模型,构建同时包含运动状态和背景状态的运动纹理特征图.为了有效提高模型对复杂纹理背景的表征能力,建立基于混态MRF模型的运动纹理检测模型,并将运动纹理检测过程转化为特征能量最小化问题.采用改进ICM优化求解算法,实现运动纹理检测和动态背景重构,有效提高运动纹理检测精度.实验结果表明:该算法能够有效检测出喷墨印花织物缺陷纹理,并且具有较强的抗噪声干扰能力.