【摘 要】
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为提高稀疏表示方法对织物疵点的检测精度,提出了基于稀疏优化的织物疵点检测算法。首先,利用L1范数最小化从待检织物图像中学习出自适应字典库,用该库对织物图像稀疏表示,进
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61379113,61202499）, 河南省基础与前沿技术研究计划项目（142300410042）, 郑州市科技领军人才项目（131PLJRC643）
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为提高稀疏表示方法对织物疵点的检测精度,提出了基于稀疏优化的织物疵点检测算法。首先,利用L1范数最小化从待检织物图像中学习出自适应字典库,用该库对织物图像稀疏表示,进而计算出稀疏表示系数矩阵;然后,对系数矩阵进行优化处理,采用字典库及优化系数矩阵对织物图像稀疏重构;最后,将重构图像与待检织物图像相减生成残差图像,用最大熵阈值方法对残差图像分割,定位出疵点区域。实验结果表明,本文算法所重构图像准确表示了正常织物纹理,相比已有检测方法具有较高的疵点检测精度。
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