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题名LBPV算法在织物瑕疵检测中的应用
被引量：7
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作者
项明
姚雪存
江有福
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机构
浙江纺织服装职业技术学院信息工程分院
浙江海洋学院数理信息分院
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出处
《丝绸》
CAS
北大核心
2014年第2期35-39,共5页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LY12F02022)
浙江省教育厅科研项目(Y201328672)
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文摘
织物瑕疵检测中提取特征是至关重要的,局部二值模式能提取纹理的局部信息,且具有旋转不变性,对光照不敏感的优势。但是在检测经向、纬向分布的线状瑕疵时,瑕疵样本与正常样本的区分不够明显。为了提高LBP算法的性能,提出基于LBPV模式的瑕疵检测算法。融合图像局部区域的对比度信息,将局部区域LBP微模式的权值设置为局部区域的方差,提取图像的LBPV特征向量。同时,根据织物纹理具有周期性和方向性的特点,设计了频域滤波器,消弱正常纹理的频谱信息,突出了疵点信息,方便算法实现疵点的检测。实验表明,基于LBPV模式的检测方法检测正确率达到90%以上,具有实用价值。
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关键词
织物
瑕疵检测
LBP
lbpv
图像处理
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Keywords
fabric
defect detection
LBP
lbpv
image processing
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分类号
TS101.9
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名融合小波分解的LBPV数码印花缺陷检测方法
被引量：2
- 2
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作者
苏泽斌
高敏
李鹏飞
景军锋
张缓缓
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第9期126-128,131,共4页
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基金
陕西省教育厅科研计划资助项目(18JK0339)
陕西省高校科协青年人才托举计划资助项目(20180115)。
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文摘
针对数码印花时喷头堵塞和步进偏差等原因造成的周期性缺陷问题,提出一种融合小波分解的局部二值模式方差(LBPV)数码印花缺陷检测方法。对印花缺陷图像进行多尺度小波分解,选定高频细节子图进行图像融合,有效抑制印花图像背景纹理;计算融合后子图LBPV特征来降低纹理特征的维度;对特征图在水平方向上投影并统计出特定LBPV值的像素点个数。根据投影曲线的峰值,实现对数码印花缺陷的检测与定位。实验结果表明:该算法可精确检测印花缺陷,并实现缺陷位置的可视化识别。
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关键词
数码印花缺陷检测
小波分解
图像融合
局部二值模式方差(lbpv)
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Keywords
defect detection of digital printing
wavelet decomposition
image fusion
local binary pattern variance(lbpv)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名甲状腺结节超声图像特征提取及识别
被引量：4
- 3
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作者
王昕
李亮
尹小童
李梦烁
曾朝伟
王守义
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2017年第4期322-327,共6页
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基金
国家级大学生创新训练计划基金资助项目(201710190041)
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文摘
采用多特征融合方法鉴别甲状腺结节超声图像的良恶性。首先用多尺度LBPV模型提取结节的局部纹理特征,然后与Tamura模型提取的全局纹理特征相结合,从全局和局部两方面对甲状腺结节的纹理特征进行了细致的描述。又提取了纵横比、圆形度、紧致度等形状特征,将上述特征进行融合并利用主成分分析法PCA对融合后的特征进行降维。实验结果表明,模型提取的特征用于分类识别时,较上述任一单一模型所提取特征用于分类时能获得更高的识别率。
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关键词
甲状腺结节
lbpv模型
Tamura模型
形状特征
纹理特征
PCA模型
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Keywords
thyroid nodules
Local Binary Pattern Variance （lbpv） model
Tamura model
formfeature
texture features
Primary Component Analysis （PCA） model.
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于光谱与纹理特征的高空间分辨率图像分类算法
被引量：2
- 4
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作者
黄立贤
沈志学
骆永全
张大勇
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机构
中国工程物理研究院流体物理研究所
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出处
《光电技术应用》
2014年第3期34-37,共4页
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文摘
针对遥感高分辨率光谱图像的特点,提出了一种将纹理信息与光谱信息相结合的分类算法。对传统的局部二值模式纹理提取方法(LBPV)进行改进,并应用到高分辨率图像的土地覆盖分类中。结果表明,加入LBPV纹理特征的分类算法具有很好的空间连续性以及较高的分类精度。
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关键词
光谱分类
纹理
lbpv
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Keywords
spectral classification
texture
local binary pattern variance （lbpv）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别
被引量：5
- 5
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作者
兰久强
刘金清
刘引
吴庆祥
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机构
福建师范大学光电与信息工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2016年第3期101-106,共6页
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基金
国家自然科学基金(61179011)
福建自然科学基金(2010J01327)
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文摘
为了实现森林火灾的智能化预警,提出了基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别方法.首先使用颜色特征确定烟雾疑似区域,随后采用局部二值模式方差(Local Binary Pattern Variance,LBPV)提取疑似区域纹理的不规则度特征并产生LBP图像.然后利用小波变换分解LBP图像并提取模糊度、复杂度和相关度特征.最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行烟雾识别.结果证明,颜色结合纹理特征方法可以有效实现林火烟雾的识别,为林火烟雾识别研究提供了一种有效方案.
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关键词
林火烟雾
颜色
纹理
局部二值模式方差
小波变换
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Keywords
forest fire smoke
color
texture
local binary pattern variance（lbpv）
wavelet transform
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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