[发明专利]一种色织物疵点自动识别方法在审
| 申请号： | 201910306833.3 | 申请日： | 2019-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN110084246A | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王鸿博;唐家裕;高卫东;郭秋丽;周建 | 申请（专利权）人： | 江南大学;江阴芗菲服饰有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06T5/00;G06T7/13;G06T7/136 |
| 代理公司： | 上海申浩律师事务所 31280 | 代理人： | 吕琳琳 |
| 地址： | 214000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种色织物疵点自动识别方法，包括以下步骤：设采集到的织物图像为X，大小为m×n，格式为256级灰度；S1、对织物图像进行高斯滤波处理，再对其应用水平方向的Sobel算子，获取其水平边缘梯度图像标记为Xh；S2、将水平边缘梯度图像Xh划分为若干图像区域Xi；S3、对图像区域Xi应用奇异值分解，并提取前K个最大特性值对应的向量对图像区域Xi进行近似，进而可以得到图像区域的残差图像 |
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| 搜索关键词： | 图像区域 疵点 子窗口 残差图像 水平边缘 梯度图像 织物图像 自动识别 色织物 像素点 奇异值分解 高斯滤波 应用水平 灰度 向量 近似 采集 应用 | ||
【主权项】：
1.一种色织物疵点自动识别方法，其特征在于，其包括以下步骤：设采集到的织物图像为X，大小为m×n，格式为256级灰度；S1、对织物图像进行高斯滤波处理，再对其应用水平方向的Sobel算子，获取其水平边缘梯度图像标记为Xh；S2、将水平边缘梯度图像Xh划分为若干图像区域Xi；S3、对图像区域Xi应用奇异值分解，并提取前K个最大特性值对应的向量对图像区域Xi进行近似，公式为：![]()
Xi＝UΣVT式中，UK为前K个最大特性值对应的向量所组成的矩阵，进而可以得到图像区域的残差图像![]()
S4、将残差图像Ei划分成w×h大小的子窗口，并计算每个子窗口内所有像素点平均值标记为Si，若像素点平均值Si超过指定的阈值T，则判断该子窗口存在疵点。
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