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摘要：近年来，由于织物的生产和使用逐渐普及，如何快速且准确地检测和分割织物疵点成为研究的热点。本文提出了一种基于轮廓波变换的织物疵点分割方法。该方法首先通过高斯滤波对织物图像进行预处理，然后利用边缘检测算法提取织物的边缘轮廓，接着通过轮廓波变换得到织物轮廓波系数，最后通过阈值分割算法实现织物疵点的准确分割。实验结果表明，所提出的方法能够有效地检测和分割织物疵点，具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：织物疵点；轮廓波变换；阈值分割；边缘检测
一、引言
织物疵点是指在织物中出现的不符合生产标准的缺陷或瑕疵。这些疵点不仅会影响织物的美观度，还会影响织物的结构和性能。因此，对于织物生产过程中的疵点检测和分割显得非常重要。
近年来，随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，各种图像处理算法被应用于织物疵点检测和分割。其中，基于边缘检测和阈值分割的方法较为常见。但是，由于织物图像的复杂性和噪声干扰，这些方法存在一定的局限性，如容易受到噪声的影响，分割效果不够理想等等。
为了提高织物疵点检测和分割的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于轮廓波变换的织物疵点分割方法。该方法采用轮廓波变换技术，能够快速且准确地提取织物轮廓特征，实现织物疵点的准确分割。
二、相关技术
高斯滤波
高斯滤波是一种线性平滑滤波技术，常被用于去除图像中的高斯噪声。高斯滤波通常采用高斯卷积核对图像进行卷积运算，可以使得图像模糊化，从而增加图像的连续性。
边缘检测
边缘检测是一种图像处理技术，其目的是提取图像中物体的轮廓。常见的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法和Laplacian算法等。这些算法通常通过计算像素间的梯度值和二阶导数等信息，来提取图像中的边缘特征。
轮廓波变换
轮廓波变换是一种基于边缘特征的多分辨率分析方法，能够快速地提取图像的轮廓特征，从而实现图像分割。轮廓波变换具有平移不变性、尺度不变性、旋转不变性等优点，因此在图像处理中被广泛应用。
阈值分割
阈值分割是一种基于灰度级别的图像分割方法，其目的是将图像中的像素分为目标和背景两个类别。在阈值分割中，通常会设置一个二值化阈值，对图像进行阈值操作，将灰度值大于阈值的像素标记为目标，灰度值小于阈值的像素标记为背景。
三、基于轮廓波变换的织物疵点分割方法
为了提高织物疵点检测和分割的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于轮廓波变换的织物疵点分割方法。该方法主要分为四个步骤，包括：高斯滤波预处理、边缘检测、轮廓波变换和阈值分割。
具体步骤如下：
步骤一：高斯滤波预处理
由于织物照片中可能存在一些噪声和干扰，因此需要对织物图像进行预处理。本文采用高斯滤波对织物图像进行平滑化处理，去除图像中的噪声，使得后续的边缘检测更加准确。
步骤二：边缘检测
获取织物的轮廓特征是本文织物疵点分割的关键。在本文中，我们采用Canny边缘检测算法来提取织物的边缘轮廓。该算法能够快速且准确地提取织物的边缘特征，也能够有效地抑制噪声干扰。在边缘检测过程中，可以通过调整算法中的参数来实现对于不同种类的织物进行边缘提取。
步骤三：轮廓波变换
在获取织物的边缘轮廓之后，本文采用轮廓波变换来提取织物轮廓特征。轮廓波变换是一种基于边缘特征的多分辨率分析方法。该方法通过对轮廓波系数进行分析，能够快速地提取图像的轮廓特征，从而实现图像分割。
步骤四：阈值分割
在通过轮廓波变换获取织物轮廓波系数之后，本文采用阈值分割方法对织物进行分割。在分割过程中，可以通过调整阈值来实现对于不同种类的织物进行分割。通过与标准样本进行对比，可以评估分割效果的好坏。
四、实验结果分析
本文采用MATLAB软件对所提出的方法进行实验。通过对多个不同种类织物图像进行实验，可以得出如下结论：
1. 所提出的方法能够有效地检测和分割织物疵点，对于不同种类的织物均具有较高的准确性和鲁棒性。
2. 在实验中发现，在进行高斯滤波预处理时，选取合适的卷积核大小和标准差能够有效地去除织物图像中的噪声。
3. 在边缘检测中，选取合适的Canny算法参数能够提高边缘检测的准确性。
4. 通过调整轮廓波变换参数，能够有效地提取织物的轮廓特征，从而实现织物疵点的准确分割。
五、结论
本文提出了一种基于轮廓波变换的织物疵点分割方法。通过实验，发现该方法可以有效地检测和分割织物疵点，具有较高的准确性和鲁棒性。因此，该方法在织物疵点检测和分割领域具有广泛的应用前景，值得进一步研究和推广。