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摘要:
为建立一套客观、稳定、高效的织物褶皱评价系统,文章提出一种多尺度图像特征提取方法.首先,通过3层小波变换对织物二维图像进行分解,得到其高频系数;对原图及三个尺度下的小波系数分别生成灰度共生矩阵,并对这四个尺度的灰度共生矩阵提取对比度、相关性、角二阶矩、同质性及熵值表征织物褶皱变化;最后通过支持向量机对输入特征进行分类.结果 表明,结合小波变换的灰度共生矩阵方法比单独使用灰度共生矩阵分类准确率高,说明多尺度的图像特征能够更加全面地描述织物褶皱变化.
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文献信息
篇名 织物褶皱多尺度灰度共生矩阵分析
来源期刊 丝绸 学科 工学
关键词 织物褶皱 小波变换 灰度共生矩阵 多尺度 支持向量机
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 研究与技术
研究方向 页码范围 35-40
页数 6页 分类号 TS941.2
字数 4521字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-7003.2020.02.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高卫东 江南大学生态纺织教育部重点实验室 303 2311 25.0 33.0
2 王静安 江南大学生态纺织教育部重点实验室 4 8 2.0 2.0
3 石康君 江南大学生态纺织教育部重点实验室 1 0 0.0 0.0
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织物褶皱
小波变换
灰度共生矩阵
多尺度
支持向量机
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月刊
1001-7003
33-1122/TS
大16开
中国浙江省杭州市下沙高教园区2号大街928号浙江理工大学1号楼5F
32-28
1956
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