【摘 要】
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针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。鉴于Tamura纹理模型具有分辨能
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目(2014BAF07B01);中国纺织工业联合会科技项目(2014066);陕西省科技创新工程重大科技专项项目(2008ZDKG-36)
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针对显著纹理背景下织物图像灰度级有限、对比度不明显致使目标疵点自动检测难度较大的问题,提出了一种用于显著纹理背景的织物疵点检测方法。鉴于Tamura纹理模型具有分辨能力强、旋转不变性以及算法鲁棒性强的特点,提出了多尺度度量局部纹理粗糙度的改进算法,以增强纹理分辨能力;结合织物疵点图像视觉显著性分析,基于局部纹理最佳窗口,通过提取与融合粗糙度、对比度和方向生成视觉显著性特征图,以显著突出织物疵点区。经TILDA织物纹理图库数据的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,此方法在有效抑制显著纹理背景的同时,检测的
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