游信勇，钱慧芳

（西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安710048）

0 引 言

在图像领域，特别是在织物纹理方面，纹理图像的分析成为提取表面特征的重要方法.近年来国内很多学者在纹理图像的特征提取方面取得了很多重要的研究成果，并广泛应用于织物瑕疵自动检测中.文献［1］提出了灰度共生矩阵和小波变换的算法，将提取出来的特征组合为纹理图像的特征向量，最后利用支持向量机进行分类.文献［2］利用图像函数图来进行纹理描述，把灰度一系列二进制图像由二进制图像的连通域、几何拓扑属性推导纹理描述特征.文献［3］根据织物纹理和疵点频谱的不同分布，提出织物疵点检测的新理论.文献［4］提出一种基于能量的瑕疵检测新方法；该方法充分利用图像极坐标系下的傅立叶频谱，在这种方法下得到图像纹理频谱能量的分布情况，因为纹理图像的空间周期性和相似性，获得纹理图像的特征，该方法检测准确率高，速度快，能够满足实际检测要求.文献［5］通过提取纹理颜色特征对缺陷颜色特征进行预测，能较好地检测出图像缺陷.文献［6－8］从描述空间灰度依赖关系的角度出发分析和描述图像纹理.文献［9］将图像表示为一些特征的集合，然后用PLAS模型进行分类.文献［10］对实际织布以及brodatz纹理库中选取的具有明显周期性的两幅图像进行测试实验，结果表明，此方法能够精确地获得周期参数，有助于实现纺织布纹理的自动识别、质量……