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,。
參考文獻(xiàn)
[1] KUMAR A. Computer vision based fabric defect detection： a survey[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics，2008,，55(1)：348-363.
[2] ROCKERY A. Automated fabric inspection： assessing the current state of the art[M]. Technical Specifications,，2001.
[3] KUMAR A， PANG G K H. Defect detection in textured materials using Gabor filters[J]. IEEE Transactions on Industry Applications,， 2002,，38(2)：425-440.
[4] Wang Dongyun，Niu Zhengguang. Improved method of fabric defects inspection based on local entropy[C],， Control Conference,， 2008.CCC.27th Chinese，2008：208-211.
[5] Liu Hao,， Han Jiuqiang. Defect detection in textiles using optimal Gabor wavelet filter[C]. The Sixth World Congress on Intelligent Control and Automation,， 2006：10005-10007.
[6] Chen Shuyue， Feng Jun,， Zou Ling. Study of fabric defects detection through Gabor filter based on scale transformation[J]. Image Analysis and Signal Processing (IASP),， 2010(9-11)：97-99.
[7] 韓潤(rùn)萍，孫蘇榕,，姜玲.基于Gabor濾波器組的織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,，2007，43(7)：211-214.
[8] 卿湘運(yùn),，段紅,，魏俊民.基于局部熵的織物疵點(diǎn)檢測(cè)與識(shí)別的研究[J].紡織學(xué)報(bào),，2004，25(5)：56-57.
[9] 沈雅芬,，劉純平,，王朝暉.基于局部熵的CMOS攝像頭疵點(diǎn)檢測(cè)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2009,，45(20)：71-73.
[10] 鄒超,，汪秉文，孫志剛.基于Gabor濾波器組的實(shí)時(shí)疵點(diǎn)圖像分割[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,，2010,，46(12)：185-187.
[11] PUN T. Entropic thresholding： a new approach. computer vision[J]. Graphics and Image Processing，1981,，16(3)：210-239.
[12] BRADSKI G,， KAEHLER A. Learning OpenCV[M]. 于任瑛，劉瑞禎譯.南京：東南大學(xué)出版社,，2009.