【摘 要】
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针对织物纹理间隙引入背景色噪声造成基于机器视觉的织物色差评价准确性差的问题,以改进的CMC(l:c)色差显著算法原理为基础,以高亮显著连通区域面积和圆度表征织物图像纹理间
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针对织物纹理间隙引入背景色噪声造成基于机器视觉的织物色差评价准确性差的问题,以改进的CMC(l:c)色差显著算法原理为基础,以高亮显著连通区域面积和圆度表征织物图像纹理间隙区域参数,通过统计标准织物图像纹理间隙分布规律,设定初步色差分级指标,不仅能实现待测织物大聚集色差(疵点)区域的快速检测,而且对无大聚集色差(疵点)织物其纹理间隙区域背景噪声也能得到有效判别,再结合ISO105/A02-1993色差评级标准,对除纹理间隙区域外的织物图像采用加权平均方法进一步色差定级。6组织物四种色差评价方法对比实验结果表明,本文算法对应的色差评价结果误差均值、方差均最小,更能反映织物的真实色差,为色差评价提供了一种新的技术方法。
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