摘 要： 提出了一種改進(jìn)的基于最大熵原理和Gabor濾波技術(shù)的織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法。采用多通道Gabor濾波算法，取模值特征為輸出，利用最大熵分割模值圖像，再進(jìn)行圖像融合，最后計(jì)算輪廓的周長(zhǎng)和面積去除孤立點(diǎn)得到最終檢測(cè)結(jié)果。利用OpenCV算法庫(kù)，選取了四種具有代表的織物疵點(diǎn)圖片進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法降低了計(jì)算復(fù)雜度、檢測(cè)速度快、檢測(cè)效果好、無(wú)須事先學(xué)習(xí)，適用于不同疵點(diǎn)類(lèi)型的各種檢測(cè)。
關(guān)鍵詞： 疵點(diǎn)檢測(cè)；Gabor濾波器；最大熵；OpenCV
織物疵點(diǎn)檢測(cè)是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者在圖像領(lǐng)域的熱門(mén)研究課題之一。本文在結(jié)合國(guó)內(nèi)外相關(guān)參考文獻(xiàn)[1-10]的基礎(chǔ)上，針對(duì)從企業(yè)獲取的疵點(diǎn)圖像，利用最大熵原理和Gabor濾波器技術(shù)，提出了一種新的基于最大熵和Gabor濾波器的織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法。該方法首先對(duì)預(yù)處理后的圖像采用兩個(gè)Gabor濾波器分別進(jìn)行水平和垂直方向?yàn)V波的模值圖像，然后對(duì)模值圖像分別利用最大熵閾值分割，再融合分割后的二值圖像并進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，最后通過(guò)計(jì)算輪廓面積和周長(zhǎng)的方法去掉小的孤立點(diǎn)和描繪出最終疵點(diǎn)圖像，從而獲得疵點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠很好地檢測(cè)和分割出絕大多數(shù)疵點(diǎn)，而且速度快、效果好。
1 熵和Gabor濾波器原理
1.1 熵?cái)?shù)學(xué)理論
熵是源于物理學(xué)的基本概念，由Shannon引入到信息論中。信息論中，熵是作為事件出現(xiàn)概率不確定性的量度，能有效地反映事件包含的信息。圖像中，熵代表圖像中信息量的大小，可以通過(guò)定義圖像各個(gè)像素點(diǎn)分布情況定義圖像的局部熵。
一幅M×N大小的圖像，熵的定義為[11]：
從式(3)可以看出，Gabor濾波器是一個(gè)高斯包絡(luò)函數(shù)所限定的正弦波平面波，即g(x，y)是由尺度參數(shù)σx和σy決定的高斯函數(shù)調(diào)制函數(shù)。
2 本文方法及算法
2.1 方法改進(jìn)
在參考文獻(xiàn)[3-10]中研究分析了基于Gabor濾波器的疵點(diǎn)檢測(cè)，大致思路都是先采用不同的方法獲取Gabor濾波參數(shù)從而選取Gabor濾波器組，然后分別對(duì)原始圖像和疵點(diǎn)圖像進(jìn)行多尺度和多方向?yàn)V波，提取特征(均值和標(biāo)準(zhǔn)差)，再計(jì)算差值圖像后對(duì)圖像進(jìn)行層內(nèi)、層間融合，最后通過(guò)某種準(zhǔn)則進(jìn)行閾值分割，最終得到圖像疵點(diǎn)。而本文從降低算法復(fù)雜度，保證檢測(cè)效果的基礎(chǔ)上對(duì)以上方法進(jìn)行了以下兩點(diǎn)改進(jìn)并提出了完整算法步驟。
(1)在Gabor濾波中引入最大熵
一幅不含疵點(diǎn)的織物圖像，其紋理特征是確定的。當(dāng)有疵點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)，圖像的紋理特征遭到破壞，其熵值相應(yīng)地也會(huì)發(fā)生變化。由于疵點(diǎn)的灰度變化會(huì)引起局部熵值的極大變化，所以很容易檢測(cè)出疵點(diǎn)的存在。
參考文獻(xiàn)[6-7]分別對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像和疵點(diǎn)圖像進(jìn)行Gabor濾波后求均值和標(biāo)準(zhǔn)差，再通過(guò)均值求取偏差圖像、通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)偏差圖像進(jìn)行二值化，再融合，最后選定閾值對(duì)總?cè)诤虾蟮臉?biāo)準(zhǔn)圖像和疵點(diǎn)圖像的均值之差(差值圖像)進(jìn)行分割，從而得到疵點(diǎn)圖像。在計(jì)算上，求標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)涉及二維平方、除法以及開(kāi)根號(hào)等操作，差值圖像進(jìn)行層內(nèi)、層間融合時(shí)也涉及對(duì)圖像像素點(diǎn)的多次平方操作，計(jì)算量大。而本文引用最大熵直接對(duì)Gabor濾波后模值圖像進(jìn)行二值化處理，只涉及一次乘法運(yùn)算(如1.2節(jié))，降低了算法復(fù)雜度，減少了計(jì)算量。
另外，在參考文獻(xiàn)[4，8，9]中都分析了疵點(diǎn)檢測(cè)中熵的應(yīng)用，采用的都是局部熵，涉及了閾值選擇，牽涉到人的因素。本文采用最大熵作為準(zhǔn)則，利用式(4)迭代，自動(dòng)獲取閾值，同時(shí)結(jié)合Gabor濾波，進(jìn)行最大熵測(cè)試。以緯疵和勾絲為例，如圖1所示的實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法能獲得很好的檢測(cè)結(jié)果，能避免閾值等參數(shù)的主觀經(jīng)驗(yàn)選擇，排除了人的因素，降低了算法復(fù)雜度。
(2)選模值圖像作為Gabor濾波后的輸出特性
基于二維Gabor變換所采用的核(Kernels)與哺乳動(dòng)物視覺(jué)皮層簡(jiǎn)單細(xì)胞的二維感受野剖面(Profile)非常相似機(jī)理[3]，Gabor分解可以看作是一個(gè)對(duì)方向和尺度敏感的有方向性的顯微鏡，從而用于織物紋理多層結(jié)構(gòu)的檢測(cè)。
關(guān)于Gabor濾波后的輸出特征，在參考文獻(xiàn)[3，10]中，采用的都是Gabor濾波后圖像的實(shí)部，在其參數(shù)選擇中，比較了實(shí)Gabor濾波器(RGF)和虛Gabor濾波器(IGF)對(duì)圖像疵點(diǎn)的分辨率影響，得出在不同徑向中心頻率和方位角的組合下，RGF的分辨率都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于IGF。本文算法中，以緯疵為例通過(guò)如圖2所示的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，證明選取Gabor濾波后圖像的模值比選取實(shí)部對(duì)最大熵的應(yīng)用具有更好的效果。
2.2 算法步驟
針對(duì)本文所獲取的疵點(diǎn)圖像，其紋理基本上是按經(jīng)緯方向織成的，在對(duì)角方向上沒(méi)有明顯的紋理特性，同時(shí)考慮實(shí)時(shí)性、減少計(jì)算量，只采用水平和垂直兩個(gè)方向進(jìn)行濾波。即采用一個(gè)尺度兩個(gè)方向的Gabor濾波器。具體算法如下：
(1)源圖像獲取
分別獲取大小為M×N(本文為512×512)的某織物標(biāo)準(zhǔn)圖像r(x，y)和含疵點(diǎn)圖像t(x，y)，并分別對(duì)其進(jìn)行灰度化，將彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像。
圖4~圖7中，(a)為標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像(疵點(diǎn)圖像背景)，(b)為疵點(diǎn)灰度圖像，(c)、(d)分別為(b)經(jīng)Gabor水平和垂直方向?yàn)V波后輸出的模值圖像，(e)、(f)為利用最大熵對(duì)(c)、(d)分別進(jìn)行閾值分割后的疵點(diǎn)圖像，(g)為(e)、(f)進(jìn)行融合并經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)處理后的疵點(diǎn)圖像，(h)為(g)孤立點(diǎn)處理后最終疵點(diǎn)輪廓圖像。
鑒于織物疵點(diǎn)中對(duì)實(shí)時(shí)性的要求極高，本文提出的算法避開(kāi)了傳統(tǒng)方法的弊端，在疵點(diǎn)特征提取中只對(duì)水平和垂直兩個(gè)方向進(jìn)行Gabor濾波，并以模值圖像作為輸出，降低了圖像特征的維數(shù)和計(jì)算的復(fù)雜度；然后提出用最大熵方法對(duì)模值圖像進(jìn)行閾值分割，再進(jìn)行二值圖像融合，降低了計(jì)算量，從而保證了實(shí)時(shí)性。本文對(duì)織物的多種疵點(diǎn)進(jìn)行了檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的算法能將織物疵點(diǎn)從背景中較準(zhǔn)確地分割出來(lái)，證明了該檢測(cè)算法具有良好的檢測(cè)效果。
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