【摘 要】
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针对光照对纺织品图像特征提取的影响以及传统完整局部二值模式(complete local binary pattern)算法的局限性,本文提出了一种基于局部对比度增强(local contrast enhancemen
【基金项目】
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江苏省六大人才高峰项目(DZXX-028);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18_0648);浙江省公益技术研究社会发展项目(2017C33223)
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针对光照对纺织品图像特征提取的影响以及传统完整局部二值模式(complete local binary pattern)算法的局限性,本文提出了一种基于局部对比度增强(local contrast enhancement)算法的改进CLBP特征提取方法并将其应用到纺织品瑕疵检测中。该方法采用局部对比度增强算法对受光照影响的纺织品图像进行预处理,使用改进CLBP算法对分块后(格分割)图像进行特征提取,计算每一格子特征值与标准特征值的KLD散度并与训练得到的阈值进行比较,大于阈值格子标记为瑕疵。使用本文方法在
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