(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 20221071438 8.6 (22)申请日 2022.06.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114792318 A (43)申请公布日 2022.07.26 (73)专利权人 江苏永银化纤有限公司 地址 226200 江苏省南 通市启东经济开发 区南苑西路109 9号 (72)发明人 陈小妹　 (74)专利代理 机构 绍兴三人 行柯信知识产权代 理事务所(普通 合伙) 33495 专利代理师 齐玉巧 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06K 9/62(2022.01) 审查员 徐晓艳 (54)发明名称 一种基于图像处理的纺织品摩尔纹消除方 法及系统 (57)摘要 本发明涉及纺织品缺陷检测技术领域， 具体 涉及一种基于图像处理的纺织品摩尔纹消除方 法及系统。 该方法通过多次调焦实现不同程度的 摩尔纹消除， 获得多张调焦图像。 根据调焦结果 将纺织品图像进行上采样， 获得放大图像。 通过 放大图像和调焦图像的差异获得第一正常图像。 利用第一正常图像的像素信息将存在的摩尔纹 信息剔除， 获得第二正常图像。 将第二正常图像 进行下采样恢复尺寸， 获得第三正常图像， 将第 三正常图像进行匹配拼接获得第四正常图像。 本 发明通过多次调焦实现不同程度的摩尔纹消除， 将消除后的图像进行拼接， 实现了消除纺织品图 像中的摩尔纹。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 114792318 B 2022.09.02 CN 114792318 B 1.一种基于图像处 理的纺织品摩尔纹消除方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取纺织品图像； 检测所述纺织品图像是否存在 摩尔纹区域； 若存在摩尔纹区域， 则根据 预设调焦步长多次调大相机焦距， 获得多张调焦图像； 根据 所述调焦步长将所述纺织品图像进行上采样操作， 获得多张放大图像； 所述放大图像与对 应的所述调焦图像等大； 将所述放大图像与所述调焦图像相减并二值化， 获得差异二值图 像； 将所述差异二 值图像与所述 放大图像相乘获得第一 正常图像； 获得所述第一正常图像中的纹理边缘； 以所述纹理边缘构成的连通域作为纹理空洞； 以每个所述纹理空洞与最小的所述纹理空洞的面积比值作为参考指标； 当所述参考指标大 于预设参考阈值时， 将最小所述纹理空洞对应的区域剔除， 重新选择最小的所述纹理空洞 计算参考指标， 直至所述 参考指标不大于所述 参考阈值， 获得第二 正常图像； 将所述第二正常图像进行下采样操作， 获得与纺织品图像等大的第三正常图像； 将多 张所述第三正常图像进行匹配拼接， 获得第四正常图像； 所述第四正常图像与所述纺织品 图像等大； 所述上采样 操作和所述下采样 操作均利用拉普拉斯金字塔算法进行操作。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的纺织品摩尔纹消除方法， 其特征在于， 所 述检测所述纺织品图像是否存在 摩尔纹区域包括： 将所述纺织品图像输入预 先训练好的语义分割网络中， 获得 所述摩尔纹区域。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的纺织品摩尔纹消除方法， 其特征在于， 所 述获得所述第一 正常图像中的纹 理边缘包括： 通过密度聚类算法根据不同焦距下对应的预设聚类半径 处理所述第 一正常图像， 获得 多个聚类簇； 当所述聚类簇之间的连通域达到最小时停止聚类； 每个所述聚类簇为所述纹 理边缘。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的纺织品摩尔纹消除方法， 其特征在于， 所 述将多张所述第三 正常图像进行匹配拼接包括： 将所述第三正常图像分割为多个待 匹配子区域； 将不同所述第 三正常图像上不同位置 处的所述待匹配子区域进行匹配， 将匹配成功的所述待匹配子区域进行拼接， 获得所述第 四正常图像。 5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理 的纺织品摩尔纹消除方法， 其特征在于， 所 述将不同所述第三 正常图像上不同位置处的所述待匹配子区域进行匹配包括： 通过归一 化互相关算法对两个所述待匹配子区域进行匹配。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的纺织品摩尔纹消除方法， 其特征在于， 所 述获得第四正常图像后还 包括： 利用所述第四正常图像训练缺陷识别网络； 将采集的待检测纺织品图像对应的所述第 四正常图像输入所述 缺陷识别网络， 输出缺陷信息 。 7.一种基于 图像处理的纺织品摩尔纹消除系统， 包括存储器、 处理器以及存储在所述 存储器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算 机程序时实现如权利要求1~6任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114792318 B 2一种基于图像处理的纺织品摩尔纹消除方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及纺织品缺陷检测技术领域， 具体涉及 一种基于图像处理的纺织品摩尔 纹消除方法及系统。 背景技术 [0002]纺织品在生产过程中需要进行缺陷检测， 筛选出合格产品进行下一步工序。 对于 纺织品缺陷而言， 纺织品上 的缺陷信息在视觉上特征较为明显， 因此可以通过纺织品图像 中的信息实现缺陷检测。 [0003]在现有技术中常常利用机器学习方法搭建神经网络或者提取纺织品图像中的特 征， 检测纺织品图像中的缺陷信息。 但是纺织品图像中包含丰富的纹理信息， 纹理之 间组成 的空洞上会形成摩尔纹， 摩尔纹会降低图像质量， 且对图像中的特征进 行影响， 从而影响缺 陷的检测。 发明内容 [0004]为了解决上述技术问题， 本发明的目的在于提供一种基于图像处理的纺织品摩尔 纹消除方法及系统， 所采用的技 术方案具体如下： [0005]本发明提出了一种基于图像处 理的纺织品摩尔纹消除方法， 所述方法包括： [0006]获取纺织品图像； 检测所述纺织品图像是否存在 摩尔纹区域； [0007]若存在摩尔纹区域， 则根据预设调 焦步长多次调大相机焦距， 获得多张调焦图像； 根据所述调焦步长将所述纺织品图像进行上采样操作， 获得多张放大图像； 所述放大图像 与对应的所述调焦图像等大； 将所述放大图像与所述调焦图像相减并二值化， 获得差异二 值图像； 将所述差异二 值图像与所述 放大图像相乘获得第一 正常图像； [0008]获得所述第一正常图像中的纹理边缘； 以所述纹理边缘构成的连通域作为纹理空 洞； 以每个所述纹理空洞与最小的所述纹理空洞的面积比值作为参考指标； 当所述参考指 标大于预设参考阈值时， 将最小所述纹理空洞对应的区域剔除， 重新选择最小的所述纹理 空洞计算 参考指标， 直至所述 参考指标不大于所述 参考阈值， 获得第二 正常图像； [0009]将所述第二正常图像进行下采样操作， 获得与纺织品图像等大的第三正常图像； 将多张所述第三正常图像进行匹配拼接， 获得第四正常图像； 所述第四正常图像与所述纺 织品图像等大。 [0010]进一步地， 所述检测所述纺织品图像是否存在 摩尔纹区域包括： [0011]将所述纺织品图像输入预 先训练好的语义分割网络中， 获得 所述摩尔纹区域。 [0012]进一步地， 所述根据所述调焦步长将所述纺织品进行 上采样操作包括： [0013]利用拉普拉斯金字塔算法进行 所述上采样 操作。 [0014]进一步地， 所述获得 所述第一 正常图像中的纹 理边缘包括： [0015]通过密度聚类算法根据不同焦距下对应的预设聚类半径处理所述第一正常图像， 获得多个聚类簇； 当所述聚类簇之间的连通域达到最小时停止聚类； 每个所述聚类簇为所说　明　书 1/5 页 3 CN 114792318 B 3