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公开(公告)号：CN101996322B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201010536853.9
申请日：2010-11-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理和模式识别领域，特别涉及一种用于表征织物纹理的分形细节特征提取方法。首先采用傅里叶变换求出织物纹理图像的基本横向和纵向循环周期，然后依据遍历法原理计算图像中每一个包含一个横向基本循环周期或纵向基本循环周期的子窗口的分形维数，其中每一个子窗口的分形维数是在图像像素灰度值沿横向或纵向累加而成的相应一维时间序列基础上计算得到的，最后从中选取两个反映横向细节信息的分形维数极值和两个反映纵向细节信息的分形维数极值作为表征织物纹理的细节特征。上述四个极值分形特征相互之间具有明显的互补性，由它们组成的特征向量能够实现对织物纹理细节快速、全面和深刻地表征。
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公开(公告)号：CN101976441A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010536900.X
申请日：2010-11-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种用于表征织物纹理的Sobel算子滤波概貌与分形细节混合特征向量提取方法。首先在对原织物图像分别进行水平和垂直Sobel算子滤波处理的基础上，从中各自计算方式一致的一组灰度统计量作为概貌特征；同时依据遍历法原理计算原图像中每一个包含一个横向基本循环周期或纵向基本循环周期的子窗口的分形维数，最后从中选取两个反映横向细节信息的分形维数极值和两个反映纵向细节信息的分形维数极值作为表征织物纹理的细节特征；将上述两个Sobel算子滤波概貌特征与四个分形细节特征组成混合特征向量。这种混合特征向量各特征间具有高度的互补性，兼顾纹理的概貌信息和细节信息，也兼顾纹理的横向信息和纵向信息，能够全面和细致地刻画织物纹理特点。
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公开(公告)号：CN102005043B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201010536931.5
申请日：2010-11-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理和模式识别领域，特别涉及一种用于表征织物纹理的索贝尔算子滤波细节特征提取方法。首先采用一维快速傅里叶变换分别求出织物图像的横向和纵向基本循环周期大小，然后对织物图像分别进行水平和垂直Sobel算子滤波处理，在此基础上，依据织物纹理基本循环周期以及遍历法原理计算四个极值灰度统计量作为细节特征。由此提取的四个特征分别表征了纹理的横向边缘极大统计信息、横向边缘极小统计信息、纵向边缘极大统计信息和纵向边缘极小统计信息，因此由它们组成的特征向量能够实现对织物纹理细节的全面表征，且相互之间具有明显的互补性。本发明不需要对Sobel算子滤波后的图像实施二值化处理，同时更丰富地保留了滤波后图像的有用信息。
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公开(公告)号：CN101976442B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010536922.6
申请日：2010-11-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理和模式识别领域，特别涉及一种用于表征织物纹理的分形概貌与Sobel算子滤波细节混合特征向量提取方法。首先对原织物图像分别同步进行纵向和横向投影，并将投影得到的两个时间序列联合成为一个序列，在此基础上估算上述序列的分形维数作为概貌特征；接着对原织物图像分别进行水平和垂直Sobel算子滤波，然后依据织物纹理基本循环周期和遍历法原理从中提取四个极值灰度统计量作为细节特征；最后将上述一个分形概貌特征与四个Sobel滤波细节特征组成混合特征向量。这种混合特征向量内各特征间具有高度的互补性，兼顾纹理的概貌信息和细节信息，也兼顾纹理的横向信息和纵向信息，能够全面和细致地刻画织物纹理特点。
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公开(公告)号：CN101996322A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010536853.9
申请日：2010-11-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理和模式识别领域，特别涉及一种用于表征织物纹理的分形细节特征提取方法。首先采用傅里叶变换求出织物纹理图像的基本横向和纵向循环周期，然后依据遍历法原理计算图像中每一个包含一个横向基本循环周期或纵向基本循环周期的子窗口的分形维数，其中每一个子窗口的分形维数是在图像像素灰度值沿横向或纵向累加而成的相应一维时间序列基础上计算得到的，最后从中选取两个反映横向细节信息的分形维数极值和两个反映纵向细节信息的分形维数极值作为表征织物纹理的细节特征。上述四个极值分形特征相互之间具有明显的互补性，由它们组成的特征向量能够实现对织物纹理细节快速、全面和深刻地表征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1176375C
公开(公告)日：2004-11-17
申请号：CN02110547.2
申请日：2002-01-14
Applicant: 东华大学
IPC: G01N33/36 , G01N21/898
Abstract: 一种织物起球等级的客观评估系统，其特征在于该系统包括：一箱体，该箱体内设有一细杆、一调节辊和一传动轴，过该细杆、调节辊和传动轴绕设一传送带，当用一电机带动传动轴运动时，可使传送带及固定在该传送带上的织物绕细杆、调节辊和传动轴缓慢移动；在该箱体内，在细杆的正下方设有一光源和毛玻璃，在细杆的正上方的箱体外设有摄像头，该箱体上开有一长方形通光孔，光源发出的光经毛玻璃以准平行光照射到细杆上的待测织物上，摄像头通过长方形孔可对待测织物进行摄像；该摄像头连续摄取的图像通过安装在计算机中的采集卡送入计算机并进行数据分析处理，最后得出待测织物的起球等级。
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公开(公告)号：CN1359000A
公开(公告)日：2002-07-17
申请号：CN02110547.2
申请日：2002-01-14
Applicant: 东华大学
IPC: G01N21/89 , G01N21/898
Abstract: 一种织物起球等级的客观评估系统,其特征在于该系统包括:一箱体,该箱体内设有一细杆、一调节辊和一传动轴,过该细杆、调节辊和传动轴绕设一传送带,当用一电机带动传动轴运动时,可使传送带及固定在该传送带上的织物绕细杆、调节辊和传动轴缓慢移动;在该箱体内,在细杆的正下方设有一光源和毛玻璃,在细杆的正上方的箱体外设有摄像头,该箱体上开有一长方形通光孔,光源发出的光经毛玻璃以准平行光照射到细杆上的待测织物上,摄像头通过长方形孔可对待测织物进行摄像;该摄像头连续摄取的图像通过安装在计算机中的采集卡送入计算机并进行数据分析处理,最后得出待测织物的起球等级。
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公开(公告)号：CN101996323B
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201010536914.1
申请日：2010-11-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理和模式识别领域，特别涉及一种用于表征织物纹理的分形概貌与分形细节混合特征向量提取方法。首先对原织物图像进行纵向和横向投影，然后计算上述投影联合序列的分形维作为概貌特征；同时依据遍历法原理计算原图像中每一个包含一个横向基本循环周期或纵向基本循环周期的子窗口的分形维数，最后从中选取两个反映横向细节信息的分形维数极值和两个反映纵向细节信息的分形维数极值作为表征织物纹理的细节特征；将上述一个分形概貌特征与四个分形细节特征组成混合特征向量。这种混合特征向量各特征间具有高度的互补性，兼顾纹理的概貌信息和细节信息，也兼顾纹理的横向信息和纵向信息，能够全面和细致地刻画织物纹理特点。
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公开(公告)号：CN101976441B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201010536900.X
申请日：2010-11-09
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种用于表征织物纹理的Sobel算子滤波概貌与分形细节混合特征向量提取方法。首先在对原织物图像分别进行水平和垂直Sobel算子滤波处理的基础上，从中各自计算方式一致的一组灰度统计量作为概貌特征；同时依据遍历法原理计算原图像中每一个包含一个横向基本循环周期或纵向基本循环周期的子窗口的分形维数，最后从中选取两个反映横向细节信息的分形维数极值和两个反映纵向细节信息的分形维数极值作为表征织物纹理的细节特征；将上述两个Sobel算子滤波概貌特征与四个分形细节特征组成混合特征向量。这种混合特征向量各特征间具有高度的互补性，兼顾纹理的概貌信息和细节信息，也兼顾纹理的横向信息和纵向信息，能够全面和细致地刻画织物纹理特点。
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公开(公告)号：CN101216435A
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200810032249.5
申请日：2008-01-03
Applicant: 东华大学
IPC: G01N21/89
Abstract: 本发明属于纺织品质量自动检测和控制领域，特别涉及一种基于多分形特征参数的织物瑕疵自动检测的方法。发明者依据计盒法估算分形维的有关原理及其中存在的问题并结合织物纹理图像固有的特点提取了四个新颖而有效的分形特征，利用由它们组成的特征向量并结合欧式距离检测器来检测织物瑕疵。本发明克服了传统上采用单一分形特征进行织疵检测的局限性，另外提高了工作效率，降低了劳动强度，在疵点定位精度高达2.5mm的情况下，误警率和漏检率可以同时控制在10％以内，与工业化大规模生产相协调。
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