基于畸变校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测

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针对含有复杂图案的纺织品瑕疵检测问题,提出基于畸变校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法.首先,计算图像周期,获取最佳分块模板,根据模板对图像进行畸变校正.再对图像进行卡通纹理层分解,只保留具有图像主要特征的卡通层.然后,采用改进的上下文视觉显著性算法提取卡通层的显著性特征,分离具有高显著性特征的瑕疵与低显著性特征的背景.最后,采用K-means聚类算法突出显著图中的瑕疵,完成瑕疵检测.实验表明,文中方法对星型、箱型和点型图案纺织品的瑕疵检测的平均查全率较高,同时平均查全-查准效果也较优.
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