机织物密度对字典学习纹理表征的影响
为探讨纺织品表观质量的客观、智能评定方法,使用不同密度的机织物图像,采用子窗口样本获取方式作为学习样本,以离散余弦字典作为初始学习字典,选择基于最小二乘的字典学习算法求解用于表征织物纹理图像的字典,再通过字典元素的线性组合对织物图像进行重构.以均方误差为指标,首先讨论织物图像灰度值分布对字典学习算法重构误差的影响,然后对图像灰度值进行标准化处理,在此基础上探讨织物经纬密度对重构图像误差的影响.实验结果发现,当字典个数等于9时,织物密度在150~360根/10 cm之间,随着织物密度的增加,平纹重构图像的均方误差先变大,以后不再增加,而斜纹重构图像的均方误差增大.
字典学习、机织物、纹理表征、密度
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TS1019(纺织工业、染整工业)
国家自然科学基金项目61379011,61501209,61271006
2017-08-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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