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提出了一种利用灰度共生矩阵对纺织品瑕疵进行识别的方法。首先构建纺织品图像的灰度共生矩阵,提取逆差矩和相关性特征,讨论了步长和角度对分类的影响,确定了最佳的参数,采用最近邻分类器在1391幅图像上进行实验,最终分类准确率为95.36%,表明该方法能有效地将瑕疵样本和正常样本分开。
基于灰度共生矩阵的纺织品瑕疵识别算法
【摘 要】
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提出了一种利用灰度共生矩阵对纺织品瑕疵进行识别的方法。首先构建纺织品图像的灰度共生矩阵,提取逆差矩和相关性特征,讨论了步长和角度对分类的影响,确定了最佳的参数,采用最近邻分类器在1391幅图像上进行实验,最终分类准确率为95.36%,表明该方法能有效地将瑕疵样本和正常样本分开。
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2017年28期
其他文献
摘要；随着数字化信息时代的到来，温室大棚的信息数字化技术的实现也越来越重要和广泛关注。尤其是在基本环境参数信息的采集和作物控制等方面对农业领域发挥重要作用，现代化温室大棚正在向数字化的方向发展，建立一个运行稳定、采集精度高、节点功耗低、反馈控制准确，满足温室大棚数据采集和控制的系統，可以进一步解放生产力，增加效益。 关键词：数字化；信息采集控制；温室大棚 中图分类号：TP311 文献标识码：A