基于匹配滤波和多特征融合的羊绒羊毛纤维识别

作者：朱耀麟; 穆婉婉^*; 李云红; 武桐

来源：毛纺科技, 2021, 49(11): 64-69.

DOI：10.19333/j.mfkj.20210305506

• 羊绒羊毛
• 匹配滤波
• 多特征融合
• 灰度直方图统计
• GLCM
• HOG

针对传统纤维骨架提取方法鲁棒性较差的问题,提出一种基于匹配滤波和多特征融合的羊绒羊毛纤维识别方法。该方法利用高斯曲线来拟合纤维SEM图像鳞片边缘横截面处灰度值的分布,设计合适的滤波核函数以分割纤维骨架,弱化了光照和噪声的影响;依据纤维骨架图像鳞片密度、鳞片均匀度、形状轮廓的不同,提取其灰度直方图统计特征、GLCM特征和HOG特征并将三者进行融合,避免了鳞片密度计算的复杂性,且较为完善地获取了纤维信息。实验结果表明:提出的算法在羊绒和羊毛纤维的分类上准确率提升至97.1%,相比其他算法至少提高了3.3%,证实了该方法的有效性。

• 单位
  西北工业大学; 西安工程大学