[发明专利]一种基于K-SVD学习字典的机织物纹理表征方法有效
| 申请号： | 201711297582.4 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN108038503B | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 吴莹;汪军;占竹;万贤福;李立轻;陈霞;卜佳仙 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海统摄知识产权代理事务所(普通合伙) 31303 | 代理人： | 金利琴 |
| 地址： | 201620 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于K‑SVD学习字典的机织物纹理表征方法，选用离散余弦变换作为初始字典并采用正交匹配追踪算法由初始字典和训练样本图像矩阵计算得到初始稀疏系数矩阵后，对训练样本图像矩阵进行K‑SVD字典学习得到字典，再采用正交匹配追踪算法由字典和测试样本图像矩阵计算得到稀疏系数矩阵后对测试样本图像矩阵进行重构，将重构测试样本图像矩阵转化为重构测试样本图像即实现机织物纹理表征；训练样本图像和测试样本图像为不同的机织物纹理图像。本发明的基于K‑SVD学习字典的机织物纹理表征方法，不仅计算方便快捷，而且还能得到稳定的织物纹理表征结果，为纺织品的在线检测提供正常机织物纹理的模板。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 svd 学习 字典 机织 纹理 表征 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于K-SVD学习字典的机织物纹理表征方法，其特征是：选用离散余弦变换作为初始字典并采用正交匹配追踪算法由初始字典和训练样本图像矩阵计算得到初始稀疏系数矩阵后，对训练样本图像矩阵进行K-SVD字典学习得到字典，再采用正交匹配追踪算法由字典和测试样本图像矩阵计算得到稀疏系数矩阵后对测试样本图像矩阵进行重构，将重构测试样本图像矩阵转化为重构测试样本图像即实现机织物纹理表征；所述训练样本图像和测试样本图像为不同的机织物纹理图像。
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