【摘 要】
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纺织品图像增强能够突出其纹理特性,便于纺织品的人工检测和机器视觉检测。提出一种在非局部均值滤波(NLM)框架下的纺织品图像纹理增强方法。纺织品图像具有规则周期的纹理,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60672120,41076120,61005007);安徽省优秀青年科技基金项目(10040606Y09);合肥工业大学计算机与信息学院人才培养计划项目(2010HGXJ0017);安徽省人才开发基金项目(2008Z054);教育部留学回国人员科研启动基金项目
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纺织品图像增强能够突出其纹理特性,便于纺织品的人工检测和机器视觉检测。提出一种在非局部均值滤波(NLM)框架下的纺织品图像纹理增强方法。纺织品图像具有规则周期的纹理,存在大量的冗余信息,NLM可利用这一特性来增强图像的纹理信息。但由于纺织品图像结构复杂且存在噪声,导致在NLM中相似性的度量不够准确。为解决这一问题,通过采用主分量分析(PCA)将纺织品图像分解为图像信息分量和噪声分量,并去除各分量间的相关性,来提高纺织品纹理间相似性度量的准确性。实验结果表明,本文方法比现有的纺织品图像纹理增强方法的增强效果有显著提高。
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