基于高低阈值迭代优化的原棉图像杂质检测

论文摘要

在原棉杂质图像的Canny边缘检测中,高低阈值直接影响到杂质检测结果的准确性,而目前高低阈值主要靠人工经验来设定,针对这一问题,提出一种改进的原棉杂质图像识别方法。方法在传统Canny方法的基础上,通过新加入45°、135°方向模板求取梯度幅值,在采用线性插值法进行非极大值抑制的同时,进行高低阈值的迭代优化,进而实现阈值的自动优化以及伪边缘的抑制。仿真实验表明,本文方法在有效抑制噪声的同时,能够自适应地优化高低阈值,一定程度上的减少了伪边缘的出现,检测到的原棉杂质边缘完整,尤其对于破籽的识别,其相符率达到93.2%,能够有效应用于原棉中杂质的识别与检测。

论文目录

• 1 高低阈值迭代优化的原棉杂质检测
•   1.1 图像平滑
•   1.2 梯度幅值与方向的计算
•   1.3 高低阈值的优化迭代
• 2 仿真实验与结果讨论
•   2.1 实验平台
•   2.2 结果与讨论
•     2.2.1 本文方法杂质识别效果分析
•     2.2.2 方法耗时对比
•     2.2.3 杂质识别性能对比
•     2.2.4 小结
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 齐英兰

关键词: 原棉,图像分析,边缘检测,迭代优化

来源: 现代纺织技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 郑州轻工业学院轻工职业学院

分类号: TS111.9;TP391.41

DOI: 10.19398/j.att.201805018

页码: 50-53

总页数: 4

文件大小: 528K

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