近年来,由于基于语义的语义压缩技术的迅速发展,语义语义的稀疏表达被大量地运用于图像处理和图像处理等方面。利用稀疏表达和词典学习原理,对两类面料缺陷的逼近表达进行了研究,提出了一种新的织物缺陷识别方法。本课题的主要工作包括: 通过对目前纺织品缺陷的识别方法进行了研究,提出了一种新的分类方法,即以特征抽取和无属性抽取相结合的方法,对目前的缺陷进行了分析和归纳。然后,依据论文提出的基于稀疏表达和词典的学习算法,对面料缺陷的逼近表达进行了设计。最后,对试验结果进行了分析,表明了逼近表达式的有效性,为后续的面料缺陷识别奠定了基础。 介绍了一种利用稀疏表达技术进行纺织品缺陷识别的总体过程。首先采用直方图均衡方法对缺陷进行预处理;其次,利用逼近的稀疏表达模式,将缺陷图像进行分割,获得缺陷的部分;然后通过对缺陷分量进行重叠阈值分割,实现缺陷识别。
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