基於低秩分解的織物疵點檢測方法研究

內容簡介

《基於低秩分解的織物疵點檢測方法研究》共分為12章。第1章為緒論部分，第2章對低秩稀疏分解理論進行介紹，第3至第12章闡述了基於低秩分解的織物疵點檢測方法。

《基於低秩分解的織物疵點檢測方法研究》可作為計算機、信號與信息處理、控制工程等專業的研究生或博士生的教材或參考書，也可作為紡織圖像處理、目標檢測、機器視覺等領域技術人員和研究人員的參考書。

圖書目錄

第1章緒論

1．1 研究背景和意義

1．2 國內外研究現狀

1．3 本書的主要工作及研究成果

1．4 總結與展望

1．4．1 工作總結

1．4．2 工作展望

第2章低秩稀疏矩陣分解理論基礎

2．1 低秩稀疏矩陣分解數學基礎

2．2 低秩表示

2．3 對低秩分解的最佳化求解方法

2．4 織物圖像秩分析

2．5 本章小結

第3章基於Gabor濾波器和低秩分解的織物疵點檢測算法

3．1 Gabor濾波器特徵提取

3．2 模型構建及最佳化求解

3．2．1 低秩模型構建

3．2．2 模型的最佳化求解

3．3 疵點分布圖生成及分割

3．4 實驗結果及分析

3．5 本章小結

第4章基於：HOG和低秩分解的織物疵點檢測算法

4．1 算法的提出及套用方法

4．1．1 預處理

4．1．2 特徵提取

4．1．3 基於低秩分解的疵點分布圖生成

4．1．4 疵點分布圖分割

4．2 實驗結果及分析

4．3 本章小結

第5章基於GHOG和低秩分解的模式織物疵點檢測算法

5．1 所提算法

5．1．1 GHOG特徵提取

5．1．2 低秩模型構建

5．1．3 模型的最佳化求解

5．1．4 疵點分布圖生成及分割

5．2 實驗結果與分析

5．2．1 定性的結果

5．2．2 定量的結果

5．3 本章小結

第6章基於生物建模特徵提取及低秩表示的織物疵點檢測算法

6．1 基於生物視覺的圖像特徵提取方法

6．2 低秩表示模型構建

6．3 模型的最佳化求解

6．4 疵點分布圖生成及分割

6．5 實驗結果及分析

6．5．1 定性的結果

6．5．2 定量的結果

6．6 本章小結

第7章基於多通道特徵矩陣聯合低秩表示的織物疵點檢測算法

7．1 二階多通道特徵提取

7．1．1 二階梯度圖計算

7．1．2 基於P型神經節細胞編碼方式的特徵提取

基於低秩分解的織物疵點檢測方法研究

基本介紹

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