Обнаружение текстурных неоднородностей на микромасштабных изображениях материалов
Пластинин А.И., Храмов А.Г., Сойфер В.А.

Аннотация:
В статье представлен метод выделения текстурных неоднородностей, основанный на анализе плотности распределения множества векторов окрестностей изображения. Метод позволяет оценивать решающую функцию как по изображениям с дефектами, так и без них. Представлены результаты исследования на натурных изображениях микроструктуры металлов.

Abstract:
The article presents a method for texture defect detection based on image neighborhoods set analysis. Method allows estimating decision function based on images with defects, as well as on images without defects. We provide steel microstructure defects detection results that show the advantages of described method.

Ключевые слова :
текстурные изображения, Марковское случайное поле, метод опорных векторов, функция-квантиль, функция ядра, нелинейная разделяющая граница.

Key words:
texture images, markov random fields, single-class SVM, kernel function, non-linear separation boundary.

Литература:

  1. Tsai, I. Applying an arti?cial neural network to pattern recognition in fabric defects / I. Tsai, C. Lin, J. Lin // Textile Research Journal. - 1995. - Vol. 65. - P. 123-130.
  2. Siew, L. Texture measures for carpet wear assessment / L. Siew, R. Hodgson, E. Wood // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1988. - Vol. 10. - P. 92-105.
  3. Iivarinen, J. Unsupervised segmentation of surface defects / J. Iivarinen, J. Rauhamaa, A. Visa // International Conference on Pattern Recognition. - 1996. - Vol. 4. - P. 356-360.
  4. Chen, J. A structural approach to identify defects in textured images / J. Chen, A. Jain // IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. - 1988. - Vol. 1. - P. 29-32.
  5. Mallick-Goswami, B. Detecting defects in fabric with laser-based morphological image processing / B. Mallick-Goswami, A. Datta // Textile Research Journal. - 2000. - Vol. 70. - P. 758-762.
  6. Tsai, D. Automated surface inspection for directional textures / D. Tsai, C. Heish // Image and Vision Computing. - 1999. - Vol. 18, N 1. - P. 49-62.
  7. Kumar, A. Defect detection in textured materials using Gabor ?lters / A. Kumar, G. Pang // IEEE Transactions on Industry Applications. - 2002. - Vol. 38, N 2. - P. 425-440.
  8. Kim, S. Wavelet analysis to fabric defect detection in weaving processes / S. Kim, M. Lee, K. Woo // Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronics. - 1999. - Vol. 3. - P. 1406-1409.
  9. Mao, J. Texture classi?cation and segmentation using mul­tiresolution simultaneous autoregressive models / J. Mao, A. Jain // Pattern Recognition. - 1992. - Vol. 25, N 2. - P. 173-188.
  10. Conci, A. A fractal image analysis system for fabric inspection based on box-counting method / A. Conci, C. Proenca // Computational Networks. - 1998. - Vol. 30. - P. 1887-1895.
  11. Cohen, F. Automated inspection of textile fabrics using textural models / F. Cohen, Z. Fan, S. Attali // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1991. - Vol. 13, N 8. - P. 803-809.
  12. Markou, M. Novelty Detection: A Review - Part 1: Statistical Approaches / M. Markou, S. Singh // Signal Processing. - 2003. - Vol. 83. - P. 2481-2497.
  13. Markou, M. Novelty detection: a review - part 2: neural network based approaches / M. Markou, S. Singh // Signal Processing. - 2003. - Vol. 83. - P. 2499-2521.
  14. Li, Stan Z. Markov Random Field in Image Analysis / Stan Z. Li. - Springer-Verlag, 2009. - 362 p.
  15. Winkler, G. Image Analysis, Random Fields and Dyna­mic Monte Carlo Methods / G. Winkler. - Springer-Verlag, 1995. - 324 p.
  16. Efros, A.A. Texture synthesis by non-parametric sampling / A.A. Efros, T.K. Leung // ICCV. - 1999. - Vol. 2. - P. 1033-1038.
  17. Paget, R. Nonparametric Markov Random Field Models for Natural Textures Images. Ph.D. thesis. - University of Queensland, St Lucia, QLD Australia, December 1999.
  18. Павлидис, Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображения; пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1986. - 400 с. (T. Pavlidis. Algorithms for Graphics and Image Processing / Computer Science Press, Maryland, 1982.)
  19. Scholkopf, B. Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond / B. Scholkopf, A.J. Smola. - MIT Press, 2001. - 644 p.
  20. Scholkopf, B. Estimating the Support of a High-Dimen­sional Distribution / B. Schölkopf, J.C. Platt, J.S. Taylor, A.J. Smola, R.C. Williamson // Neural Computation. - 2001. - Vol. 13, N 7. - P. 1443-1471.

References:

  1. Tsai, I. Applying an arti?cial neural network to pattern recognition in fabric defects / I. Tsai, C. Lin, J. Lin // Textile Research Journal. - 1995. - Vol. 65. - P. 123-130.
  2. Siew, L. Texture measures for carpet wear assessment / L. Siew, R. Hodgson, E. Wood // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1988. - Vol. 10. - P. 92-105.
  3. Iivarinen, J. Unsupervised segmentation of surface defects / J. Iivarinen, J. Rauhamaa, A. Visa // International Conference on Pattern Recognition. - 1996. - Vol. 4. - P. 356-360.
  4. Chen, J. A structural approach to identify defects in textured images / J. Chen, A. Jain // IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. - 1988. - Vol. 1. - P. 29-32.
  5. Mallick-Goswami, B. Detecting defects in fabric with laser-based morphological image processing / B. Mallick-Goswami, A. Datta // Textile Research Journal. - 2000. - Vol. 70. - P. 758-762.
  6. Tsai, D. Automated surface inspection for directional textures / D. Tsai, C. Heish // Image and Vision Computing. - 1999. - Vol. 18, N 1. - P. 49-62.
  7. Kumar, A. Defect detection in textured materials using Gabor ?lters / A. Kumar, G. Pang // IEEE Transactions on Industry Applications. - 2002. - Vol. 38, N 2. - P. 425-440.
  8. Kim, S. Wavelet analysis to fabric defect detection in weaving processes / S. Kim, M. Lee, K. Woo // Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronics. - 1999. - Vol. 3. - P. 1406-1409.
  9. Mao, J. Texture classi?cation and segmentation using mul­tiresolution simultaneous autoregressive models / J. Mao, A. Jain // Pattern Recognition. - 1992. - Vol. 25, N 2. - P. 173-188.
  10. Conci, A. A fractal image analysis system for fabric inspection based on box-counting method / A. Conci, C. Proenca // Computational Networks. - 1998. - Vol. 30. - P. 1887-1895.
  11. Cohen, F. Automated inspection of textile fabrics using textural models / F. Cohen, Z. Fan, S. Attali // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1991. - Vol. 13, N 8. - P. 803-809.
  12. Markou, M. Novelty Detection: A Review - Part 1: Statistical Approaches / M. Markou, S. Singh // Signal Processing. - 2003. - Vol. 83. - P. 2481-2497.
  13. Markou, M. Novelty detection: a review - part 2: neural network based approaches / M. Markou, S. Singh // Signal Processing. - 2003. - Vol. 83. - P. 2499-2521.
  14. Li, Stan Z. Markov Random Field in Image Analysis / Stan Z. Li. - Springer-Verlag, 2009. - 362 p.
  15. Winkler, G. Image Analysis, Random Fields and Dyna­mic Monte Carlo Methods / G. Winkler. - Springer-Verlag, 1995. - 324 p.
  16. Efros, A.A. Texture synthesis by non-parametric sampling / A.A. Efros, T.K. Leung // ICCV. - 1999. - Vol. 2. - P. 1033-1038.
  17. Paget, R. Nonparametric Markov Random Field Models for Natural Textures Images. Ph.D. thesis. - University of Queensland, St Lucia, QLD Australia, December 1999.
  18. Pavlidis, T. Algorithms for Graphics and Image Processing / T. Pavlidis. - Computer Science Press, Maryland, 1982. - 416 p.
  19. Scholkopf, B. Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond / B. Scholkopf, A.J. Smola. - MIT Press, 2001. - 644 p.
  20. Scholkopf, B. Estimating the Support of a High-Dimen­sional Distribution / B. Schölkopf, J.C. Platt, J.S. Taylor, A.J. Smola, R.C. Williamson // Neural Computation. - 2001. - Vol. 13, N 7. - P. 1443-1471.
© 2009, ИСОИ РАН
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 332-56-22, факс: +7 (846) 332-56-20