顾 菁，薛云灿，张 龙，杨 亚

（河海大学物联网工程学院，常州213022）

基于小波变换与局部熵的织物疵点检测方法

顾 菁，薛云灿，张 龙，杨 亚

（河海大学物联网工程学院，常州213022）

针对传统人工目测以及现有疵点检测方法检测精度与效率不高的问题，结合基于小波变换的织物疵点检测方法和基于局部熵的织物疵点检测方法各自的特点，提出了一种基于小波变换与局部熵的织物疵点检测方法。该方法对正常织物与待测织物图像进行一层小波变换，采用大小相同且不完全重叠的局部窗口提取正常织物与待测织物图像的经向细节子图像局部熵与纬向细节子图像局部熵，计算正常织物子图像与待测织物子图像局部熵的差值绝对值，根据阈值判断是否存在疵点并直接识别常见疵点类型。仿真结果表明，该方法的检测精度比传统的基于局部熵的布匹疵点检测方法更高。

局部熵；小波变换；织物疵点检测；子图像；差值绝对值；判断阈值

1 引 言

传统的疵点检测通常依靠人工目测，这种检测方法不仅受检测人员主观因素影响，且存在检测效率低、漏检率、误检率高和数据处理不便等弊端［1－2］，因此，基于机器视觉的疵点自动检测技术受到广泛关注。

目前，疵点检测的方法主要有空间域和频率域两类，其中频率域处理方法中的小波变换可以对图像进行多尺度分析，提取局部奇异性特征且通用性较强，是较为理想的图像处理工具［3－4］。

局部熵是反映图像灰度离散程度的特征值，其具有反映信息丰富、抗几何变形能力良好以及目标检测能力突出的优点［5］。……