【摘 要】
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为识别不同织物表面多种类型的疵点,提出一种基于矩阵奇异值分解(SVD)的疵点检测方法。首先采用自动识别技术提取织物图像中包含疵点的感兴趣区域(ROI),其次将包含疵点的ROI部分继续分割成若干小的不重叠的子图像,并对其作奇异值分解。通过去除表征织物纹理背景能量的奇异值,以余下的奇异值重组子图像,从而增加疵点区域与纹理背景的能量差异。最后再对ROI区域进行复原时,会出现子图像重构过程不完全连接的情况
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,陕西省纺织印染自动化工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61301276）,陕西省教育厅项目（2013JK1084）,陕西省科技厅项目（2013K07-32）
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为识别不同织物表面多种类型的疵点,提出一种基于矩阵奇异值分解(SVD)的疵点检测方法。首先采用自动识别技术提取织物图像中包含疵点的感兴趣区域(ROI),其次将包含疵点的ROI部分继续分割成若干小的不重叠的子图像,并对其作奇异值分解。通过去除表征织物纹理背景能量的奇异值,以余下的奇异值重组子图像,从而增加疵点区域与纹理背景的能量差异。最后再对ROI区域进行复原时,会出现子图像重构过程不完全连接的情况,采用二值化阈值处理可以消除影响,完成检测目的。实验证明,所提出的改进型奇异值分解技术,耗时短,效率高,
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