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基于改进FCM聚类的网孔织物图像分割算法

化春键  孙康康  陈莹  
【摘要】:网孔织物疵点检测的关键在于将网孔从复杂的背景中完整分割,网孔分割粘连和残缺都会导致网孔分割正确率较低。针对网孔织物图像对比度低和织物经线交界处存在阴影导致分割结果中出现网孔粘连和残缺等问题,本文提出一种改进的FCM(fuzzy C-means)聚类分割算法。首先,为了解决直方图均衡化算法处理图像后信息熵减少和对比度不足等问题,建立灰度变换曲线提高图像质量。其次,建立十字滤波器使织物像素点选择性地沿着织物经线方向取灰度平均值以增加织物经线交界阴影处像素点的灰度值。最后,为了再次提高网孔分割精度,利用FCM算法提取的隶属度矩阵和双阈值分类法对分割不确定性较高的像素点重新分类。实验结果表明:本文算法分割效果良好,有效增强网孔交界处像素点的灰度值并解决分割结果中网孔粘连和残缺等问题,网孔分割正确率约为96%。

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