為解決色紡花式紗面料人工分類準確率低的問題,提出一種基于局部二值模式（local binary pattern,LBP）、小波分析和支持向量機（support vector machine,SVM）的色紡花式紗面料自動分類方法。采集色紡花式紗面料圖像組成原始圖像庫;通過對圖像數(shù)據(jù)進行翻轉(zhuǎn)、對比度增強及添加噪聲等操作增廣圖像數(shù)據(jù);對增廣后的圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,通過直方圖均衡化增加圖像背景與前景的對比度,利用LBP等價模式提取圖像的局部特征,獲得59維特征參數(shù);利用Haar小波對圖像進行4層分解,提取每層分解后的低頻分量,以及高頻分量的水平、垂直、斜線分量,求其標準差后得到16維特征參數(shù)。最后將提取到兩種特征串聯(lián)組合為75維特征參數(shù)后,輸入SVM分類器進行訓(xùn)練和分類。選取增廣后的圖像數(shù)據(jù)集進行試驗,結(jié)果顯示,LBP、小波分析與SVM分類器相結(jié)合方法的平均分類準確率達到97.0%。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 色紡花式紗面料圖像的采集與預(yù)處理
    1.1 圖像的采集
    1.2 原始圖像數(shù)據(jù)集的增廣
    1.3 圖像的預(yù)處理
2 圖像特征提取
    2.1 LBP特征
    2.2 小波分析
3 圖像分類識別
4 結(jié)果與討論
5 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]采用圖像處理的織物縫紉平整度自動評估[J]. 張寧,潘如如,高衛(wèi)東.  紡織學(xué)報. 2017(04)
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[5]幾種新型花式紗的研發(fā)[J]. 程四新.  紡織導(dǎo)報. 2016(01)
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本文編號：3693247