[發明專利]一種基于奇異值分解的圖像分析方法及應用于織物瑕疵檢測的方法

有效

• 申請號: 201210283081.1
• 申請日: 2012-08-09
• 公開（公告）號: CN102867299A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發明（設計）人: 汪軍;張孝南;周建;李冠志;龐明軍;張奇;陳霞;李立輕
• 申請（專利權）人: 東華大學;紹興中紡院江南分院有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 上海天翔知識產權代理有限公司 31224
• 代理人: 呂伴

1.一種基于奇異值分解的圖像分析方法，其特征是包括以下步驟：

（1）首先將圖像樣本實施奇異值分解，得到相應的奇異向量與奇異值；然后選取最優個數的奇異值對所述圖像樣本進行重構，得到重構圖像，并將重構圖像與圖像樣本作差并取絕對值，得到兩者的殘差圖像；最后對殘差圖像實施二值化操作，得到一個只包含兩種數值的特征圖像；

（2）將所述圖像樣本旋轉一定角度θ，并對旋轉后圖像樣本的最大內接矩形區域按照步驟（1）再次進行分析，得到另一個只包含兩種數值的特征圖像；

（3）將上述所得的兩張特征圖像疊加，得到最終的圖像特征；

所述的對圖像樣本進行重構具體實現如下：

將所述的圖像樣本記為A，大小為m×n，對A進行奇異值分解，即A=UDV^T，記D中對角線上p個奇異值為d₁,d₂,…,d_p，且滿足d₁>d₂>…>d_p，p等于m和n的最小值；將D中除前m個奇異值以外的奇異值設為0，2≤m≤p，并記所得的對角矩陣為D_m，則對A進行重構的公式為A_m=UD_mV^T，其中A_m稱為使用前m個奇異值對A的重構圖像；

所述的選取最優個數的奇異值具體實現如下：

將所述的圖像樣本記為A，大小為m×n，對A進行奇異值分解,記所得的p個奇異值為d₁,d₂,…,d_p，p等于m和n的最小值；首先，選取第一個奇異值，得到重構后的圖像A₁，進而得到相應的殘差圖像E₁=|A-A₁|；然后計算E₁中所有元素的標準差σ與平均值μ之比F₁；同理，記取前k個奇異值，計算所得的F值為F_k，2≤k≤p；最后，在所得的F₁,F₂…,F_p中選取最大值F_max，則F_max所對應的奇異值個數即為所述的選取最優奇異值個數；

所述的兩張特征圖像疊加是指將兩張特征圖像相加，并將相加后大于255的像素點重新賦值為255。

2.根據權利要求1所述的一種基于奇異值分解的圖像分析方法，其特征在于，所述的圖像樣本為位深度為8位灰度圖像。

3.根據權利要求1所述的一種基于奇異值分解的圖像分析方法，其特征在于，所述的對殘差圖像實施二值化操作是指：計算殘差圖像中所有元素的均值μ與標準差σ，當殘差圖像中某一元素的數值介于μ±3.5σ之間時，賦值為0；反之賦值為255。

4.根據權利要求1所述的一種基于奇異值分解的圖像分析方法，其特征在于，所述的旋轉一定角度θ是指以圖像幾何中心點為對稱軸對圖像進行順時針或逆時針方向的旋轉，角度θ取值范圍為5°≤θ≤45°。

5.如權利要求1所述的一種基于奇異值分解的圖像分析方法應用于織物瑕疵檢測的方法，其特征是包括以下步驟：

（1）首先將織物圖像樣本實施奇異值分解，得到相應的奇異向量與奇異值；然后選取最優個數的奇異值對所述的織物圖像樣本進行重構，得到重構圖像，并將重構圖像與織物圖像樣本作差并取絕對值，得到兩者的殘差圖像；最后對殘差圖像實施二值化操作，得到一個只包含兩種數值的特征圖像。

（2）將所述織物圖像樣本旋轉一定角度，并對旋轉后織物圖像樣本的最大內接矩形區域按照步驟（1）再次進行分析，得到另一個只包含兩種數值的特征圖像；

（3）將上述所得的兩張特征圖像疊加，得到最終的圖像特征；

所述的選取最優個數的奇異值具體實現如下：

將所述的織物圖像樣本記為A，大小為m×n，對A進行奇異值分解，即A=UDV^T，記D中對角線上p個奇異值為d₁,d₂,…,d_p，且滿足d₁>d₂>…>d_p，p等于m和n的最小值；將D中除前m個奇異值以外的奇異值設為0，2≤m≤p，并記所得的對角矩陣為D_m，則對A進行重構的公式為A_m=UD_mV^T，其中A_m稱為使用前m個奇異值對A的重構圖像；

所述的選取最優個數的奇異值具體實現如下：

將所述的織物圖像樣本記為A，大小為m×n，對A進行奇異值分解,記所得的p個奇異值為d₁,d₂,…,d_p，p等于m和n的最小值；首先，選取第一個奇異值，得到重構后的圖像A₁，進而得到相應的殘差圖像E₁=|A-A₁|；然后，計算E₁中所有元素的標準差σ與平均值μ之比F₁；同理，記取前k個奇異值，計算所得的F值為F_k，2≤k≤p；最后，在所得的F₁,F₂…,F_p中選取最大值F_max，則F_max所對應的奇異值個數即為所述的選取最優奇異值個數；

所述的旋轉一定角度θ是指以圖像幾何中心點為對稱軸對織物圖像樣本進行順時針或逆時針方向的旋轉，角度θ取值范圍為5°≤θ≤45°；

所述的兩張特征圖像疊加是指將兩張特征圖像相加，并將相加后大于255的像素點重新賦值為255。