%0 Journal Article
%T PCA-NLM的纺织品缺陷检测
%A 杨学志
%A 左海琴
%A 陈远
%A 吴克伟
%A 谢昭
%J 中国图象图形学报
%D 2013
%R 10.11834/jig.20131204
%X 在纺织品自动检测过程中，采集的图像容易受到噪声及织物表面材质的干扰，为解决这一问题，提出一种混合方法进行纺织品缺陷检测，将图像增强和缺陷检测方法进行混合处理，在非局部均值滤波算法（NLM）的相似度评价中引入主成分分析（PCA）进行去噪处理，采用的PCA-NLM混合模型有效增强了缺陷区域的灰度共生矩阵纹理特征，提高了缺陷纹理和无缺陷纹理之间的类可分离性。通过对7类缺陷的纺织品图像检测实验分析表明，相比单一的非混合方法，本文的混合模型有效提高了纺织品缺陷的检测正确率。
%K 纺织品缺陷
%K 纹理增强
%K 类可分离性
%K 非局部均值
%K 主成分分析
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20131204&flag=1