【摘要】：為探討紡織品表觀質量的客觀、智能評定方法,使用不同密度的機織物圖像,采用子窗口樣本獲取方式作為學習樣本,以離散余弦字典作為初始學習字典,選擇基于最小二乘的字典學習算法求解用于表征織物紋理圖像的字典,再通過字典元素的線性組合對織物圖像進行重構。以均方誤差為指標,首先討論織物圖像灰度值分布對字典學習算法重構誤差的影響,然后對圖像灰度值進行標準化處理,在此基礎上探討織物經緯密度對重構圖像誤差的影響。實驗結果發(fā)現,當字典個數等于9時,織物密度在150~360根/10 cm之間,隨著織物密度的增加,平紋重構圖像的均方誤差先變大,以后不再增加,而斜紋重構圖像的均方誤差增大。
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【作者單位】： 東華大學紡織學院;江南大學紡織服裝學院;東華大學紡織面料技術教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61379011,61501209,61271006)
【分類號】：TP391.41;TS107

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2490200