【摘 要】
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为能有效检测织物疵点,结合局部统计特征与整体显著性分析,提出一种新的织物疵点检测算法。将织物图像分为大小相同的图像块,采用局部二进制模式和灰度直方图分别提取图像块
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61379113,61202499);河南省基础与前沿技术研究计划项目(092300410175,132300410163,142300410042)
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为能有效检测织物疵点,结合局部统计特征与整体显著性分析,提出一种新的织物疵点检测算法。将织物图像分为大小相同的图像块,采用局部二进制模式和灰度直方图分别提取图像块局部统计特征。针对每个图像块,随机选取K个其他图像块,分别计算局部二进制模式统计特征对比度和灰度统计特征对比度,完成基于上下文整体显著性分析生成视觉显著图。最后采用基于迭代最优阈值分割算法对显著图进行分割,得到织物疵点检测结果。结果表明,这种算法综合了局部统计特征和整幅图像的上下文信息,可显著突出织物疵点区域,实现对织物疵点的有效检测。
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