【摘 要】
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织物图像纹理多样化及疵点类别较多，但疵点在复杂的纹理背景中较为显著。因此，借鉴人类视觉感知机理，进行织物疵点检测具有很好的研究价值。本文结合织物图像特性，提出一种基于纹理差异视觉显著性模型的织物疵点检测算法。其基本思想是首先对图像进行分块，计算各个图像块LBP(局部二值模式)纹理特征，与图像块平均纹理特征的相似度比较，进行显著度计算，从而有效突出了疵点区域。最后利用改进阈值分割算法，实现对疵点区域
【机 构】
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中原工学院电子信息学院,河南 郑州 450007 北京航空航天大学,计算机学院,智能识别与图像处理
【出 处】
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2013年中国计算机学会人工智能会议
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织物图像纹理多样化及疵点类别较多，但疵点在复杂的纹理背景中较为显著。因此，借鉴人类视觉感知机理，进行织物疵点检测具有很好的研究价值。本文结合织物图像特性，提出一种基于纹理差异视觉显著性模型的织物疵点检测算法。其基本思想是首先对图像进行分块，计算各个图像块LBP(局部二值模式)纹理特征，与图像块平均纹理特征的相似度比较，进行显著度计算，从而有效突出了疵点区域。最后利用改进阈值分割算法，实现对疵点区域的定位。通过与已有视觉显著性模型进行比较，提出算法更能有效地突出疵点区域；同时，分割结果与已有织物疵点检测算法相比，具有更强的疵点检测及定位能力。
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