基于Adaboost多特征融合的织物扫描图案识别

摘要：

针对织物扫描图像中纱线纹理等的存在造成难以提取有效图案特征的问题,提出了一种基于多特征融合的图案识别方法.首先通过纹理抑制平滑滤波算法滤除织物扫描图像的纱线纹理,并进行灰度化;然后分别提取灰度图像的边缘方向直方图、最大稳定极值区域的SURF特征和灰度共生矩阵特征,建立样本图像特征库;最后以样本图像特征库特征为训练对象,通过Adaboost算法融合3类特征建立分类器,实现图案识别.实验结果表明,基于Adaboost的多特征融合织物扫描图案识别算法比单特征识别算法有较高的准确率.

关键词：织物扫描图像、图案识别、纹理抑制平滑、边缘方向直方图、最大稳定极值区域、灰度共生矩阵、特征融合、Adaboost

所属期刊栏目：24

分类号：TN919;TS145.4

资助基金：国家自然科学基金项目51405448;浙江省自然科学基金项目LY13H180011;浙江省信息服务业发展专项计划重点项目浙经信软件[2015]98号

在线出版日期：2016-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：25-29