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提出了一种利用灰度共生矩阵对纺织品瑕疵进行识别的方法。首先构建纺织品图像的灰度共生矩阵,提取逆差矩和相关性特征,讨论了步长和角度对分类的影响,确定了最佳的参数,采用最近邻分类器在1391幅图像上进行实验,最终分类准确率为95.36%,表明该方法能有效地将瑕疵样本和正常样本分开。
基于灰度共生矩阵的纺织品瑕疵识别算法
【摘 要】
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提出了一种利用灰度共生矩阵对纺织品瑕疵进行识别的方法。首先构建纺织品图像的灰度共生矩阵,提取逆差矩和相关性特征,讨论了步长和角度对分类的影响,确定了最佳的参数,采用最近邻分类器在1391幅图像上进行实验,最终分类准确率为95.36%,表明该方法能有效地将瑕疵样本和正常样本分开。
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2017年28期
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