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题名新的基于图像显著性区域特征的织物疵点检测算法
被引量:8
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作者
赵波
郑力新
潘旭玲
周凯汀
徐园园
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
华侨大学信息科学与工程学院
华侨大学数学科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第6期1574-1577,共4页
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基金
福建省产业计划开发项目(25201071)
泉州市科技计划项目(2010G1)
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文摘
鉴于织物疵点类型的多样性和传统人工检测方法的低效率,为更有效地检测织物疵点,提出一种新的基于图像显著性特征的织物疵点检测方法——SGE。将原织物图分成相同两份:一份利用改进的基于频率的显著性区域(FSR)方法提取区域特征,粗定位疵点位置。另一份先Gabor滤波,取Gabor模图为输出特征;再利用基于像素的显著性区域(PSR)方法进行区域特征提取,细定位疵点位置;然后利用最大熵分别对粗细定位的疵点图进行分割,再融合;最后描绘轮廓,计算周长和面积,去除孤立点,得最终检测结果。采用OpenCV算法库,选取了4种具有代表的织物疵点图片进行验证。实验结果表明,这种粗细定位疵点的方法能够获得较好的检测结果,无需事先学习,能够满足实时性要求。
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关键词
疵点检测
显著性区域特征
GABOR滤波器
最大熵
OPENCV
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Keywords
defect detection
saliency region feature
Gabor filter
maximum entropy
OpenCV
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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