纱线毛羽图像的二值化处理及其Matlab实现.pdf

【纱线毛羽图像的二值化处理及其Matlab实现】是关于纺织技术与计算机图像处理结合的一个研究，主要探讨如何利用Matlab软件对纱线毛羽图像进行优化处理，以便更准确地评估纱线的毛羽情况。该研究采用了CCD扫描技术获取纱线的灰度图像，然后运用计算机的图像处理功能进行后续处理。 图像预处理阶段，通过小波去噪技术减少图像中的噪声干扰。小波分析能够将图像信号分解为不同频率的部分，高频部分通常对应噪声，通过对高频系数的阈值量化来去除噪声，然后再进行小波重构，从而得到更清晰的图像。 接着，进行图像的二值化处理，这是关键步骤。文章提到了Ostu算法（最大类间方差法），这是一种自适应的二值化方法，可以自动确定最佳阈值。Ostu算法的目标是最大化类间方差并最小化类内方差，以实现最佳的图像分割。对于不带毛羽的纱线，二值化处理后，纱线与背景形成明显的对比；而对于带毛羽的纱线，由于毛羽灰度接近背景，研究者采取降低背景亮度的方法来突出毛羽，使其在二值化图像中更易识别。 二值化后的图像特征提取是下一步，通过分析二值化图像的面积，可以区分出带毛羽纱线和不带毛羽纱线，进而计算出相对毛羽率，这是评估纱线质量的重要指标。这种方法的优势在于不需要专门的仪器，运算速度快，具有较高的实用性，尤其适用于经纱上浆效果的评价和织物外观、手感的影响分析。 该研究利用Matlab的强大图像处理能力，结合小波分析和Ostu二值化算法，为纱线毛羽的测量提供了一种有效且经济的技术手段。这对于纺织行业的质量控制和产品研发具有重要意义，同时也为其他领域中基于图像的物体检测和分析提供了参考。