[發(fā)明專利]一種基于主元分析的圖像分析方法及應(yīng)用于織物瑕疵檢測的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110219310.9
• 申請日: 2011-08-02
• 公開（公告）號: CN102289677A
• 公開（公告）日: 2011-12-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周建;汪軍;李立輕;陳霞
• 申請（專利權(quán)）人: 東華大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/66
• 代理公司: 上海天翔知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31224
• 代理人: 呂伴

1.一種基于主元分析的圖像分析方法，其特征是包括訓(xùn)練階段和分析階段兩部分，具體步驟為：

訓(xùn)練階段

1)將無瑕疵的圖像有重疊地劃分成m行n列大小的子窗口；將子窗口中的灰度值按行和按列的方式展開成兩組m×n維的列向量，并視這兩組m×n維列向量為兩組隨機向量，記得到相應(yīng)的兩組隨機向量為x_h和x_v；對隨機向量x_h和x_v進(jìn)行模板操作，將模板操作后隨機向量x_h和x_v進(jìn)行主元分析，得到相應(yīng)的主元矩陣記為W_H和W_V；

2)將無瑕疵的圖像連續(xù)無重疊地劃分成m行n列大小的子窗口；將子窗口中的灰度值按行和按列的方式展開成兩組m×n維列向量，記得到相應(yīng)的兩組m×n維列向量記為y_h和y_v；對y_h和y_v進(jìn)行模板操作，將相應(yīng)模板操作后的結(jié)果分別右乘矩陣和矩陣得到相應(yīng)兩組新的m×n維的列向量記為y′_h和y′_v；計算y_h和y′_h，y_v和y′_v的之間的相似度，得到相應(yīng)的兩個相似度為S_h和S_v，并記S＝S_h+S_v；計算所有子窗口的S值，然后計算S值的累計分布函數(shù)F(S)，令F(S′)＝α，α為置信水平，將此時α所對應(yīng)的S′值作為分析用閾值T_α即有T_α＝S′；

分析階段

3)將待分析的圖像連續(xù)無重疊地劃分成m行n列大小的子窗口；選取一個子窗口，并將子窗口中的灰度值按行和按列的方式展開成兩組m×n維的列向量，記得到相應(yīng)的兩組m×n維的列向量記為f_h和f_v；對為f_h和f_v進(jìn)行模板操作，將相應(yīng)模板操作后的結(jié)果分別右乘到矩陣和矩陣得到相應(yīng)兩組新的m×n維的列向量記為f′_h和f′_v；計算f_h和f′_h，f_v和f′_v的之間的相似度，得到相應(yīng)的兩個相似度為K_h和K_v，并記K＝K_h+K_v；如果K小于閾值T_α，則認(rèn)為該樣本為瑕疵樣本；

其中，所述的相似度的衡量指標(biāo)為余弦距離、歐式距離或信噪比；m×n優(yōu)選32×32。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主元分析的圖像分析方法，其特征在于，所述的有重疊地劃分是指行方向相鄰兩個子窗口起始位置之間的水平位置相距1～[n/2]個像素，列方向相鄰兩個子窗口連續(xù)無重疊的劃分方式所得到；或者列方向相鄰兩個子窗口起始位置之間的垂直位置相距1～[m/2]個像素，行方向相鄰兩個子窗口連續(xù)無重疊的劃分方式所得到。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主元分析的圖像分析方法，其特征在于，所述的圖像為位深度為8位灰度圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主元分析的圖像分析方法，其特征在于，所述的模板操作是指采用長度為3的一維模板：

M=0.450.100.45]]>

與原向量做卷積。