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- 表面缺损检测对保证产品的使用性能、完整性和安全性具有重要意义 本文将表面 缺损类型总结为结构缺损、几何缺损、颜色缺损和纹理缺损等几类，并进行特征分析。在此基础上，从基于灰度特征、形态特征、色度特征和纹理特征等几方面对表面缺损的图像检测方法进行综-Surface defect detection products to ensure the use of performance, integrity and security will be of great significance to t
Textural_defect_detection_based_on_label_co-occurr
- 基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法 邹超 朱德森 肖力 摘要：根据有规则纹理的特点，提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征，从而很好地将正常纹理与疵点区分开。分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺点．为了克服灰度共生矩 阵在计算量和分辨能力上的缺点，定义了类别共生矩阵．在类别共生矩阵的算法中，首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数。如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期，以及分类准则等重要参数，然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵
Texture
- 灰度共生矩阵提取特征值，c++编写，grayshow，用于图像特征提取，图像的疵点检测-GLCM feature extraction value, c++ written, grayshow, for image feature extraction, image defect detection
texture_code_and_thesis
- 4个收集的vc，matlab纹理检测，纹理分割代码和数篇IEEE纹理分割，纹理缺陷检测论文-Number of Posts IEEE texture segmentation, texture defect detection papers and four personal collection vc, matlab code texture segmentation
inpainting
- 基于纹理的形状恢复和纹理的应用,利用离散小波框架模极值共生距阵的分类算法，能够很好的修得复大块缺损的图像-Based on the shape and texture, using the texture application framework of discrete wavelet modulus maximum symbiosis of classification algorithm is very good, can you answer large defect image
kuaisujiance
- 提出一种结合小波变换与共现矩阵用于纺织品图像缺陷检测的方法。首先将灰度图像分解成子带 然 后将纹理图像分割成互不重叠的子窗口, 提取共现特征 最后用无缺陷样品训练的M ahalanob is分类器将每一子 窗口划分为缺陷的和无缺陷的。应用该算法进行实际工厂环境中的纺织品缺陷检测。实验结果表明, 集中处理 具有强判决能力的某一频带提高了检测性能, 也改善了计算效率。-Propose a wavelet transform and co-occurrence matrix for the
Local-Binary-Patterns
- 局部二进制模式，LBP，是已被用于纹理特征的一个 分类。在本文中，提出了一种基于使用这些功能的方法 检测缺陷图案的面料。在培训阶段，在第一个步骤LBP算子是 施加到无缺陷织物样品，逐个象素和参考的所有的行（列） 特征矢量的计算。那么这个图像被分为Windows和LBP算子是 应用这些窗口的每一行（列）。根据与参考比较 特征向量一个合适的阈值，无缺陷的窗户被发现。在检测阶段中，一个 测试图像被划分成的窗户，并使用阈值时，有缺陷的窗口可以 检测到。该方
zishiyinglvbo
- 基于二维自适应异小波基小波变换的规则纹理缺陷检测-Texture defect detection based on the rule of two-dimensional adaptive wavelet transform different wavelet
nsct_toolbox
- 非下采样contourlet是超小波的一种。具有多尺度和多方向性，解决了contourlet变换无平移不变性的缺陷。用于图纹理特征提取和图像融合的效果很好。(Non sampled contourlet is a kind of super wavelet. With multi-scale and multi directional, it solves the defect of Contourlet translation without translation invariance. F