基于图像纹理分析的布匹瑕疵检测综述

发布时间：2021-12-29 02:41

　　纹理,作为用来描述物体表面特征的基本属性,是信息处理中一个最为显著的视觉特征。纹理分析方法研究在理论探索和实际应用方面都有着十分重要的意义。从纹理定义出发,总结了纹理的几个常用特征,并归纳了纹理的类型,对国内外4种主要的纹理分析方法的研究历程和进展进行了回顾,重点阐述了在布匹瑕疵检测领域中这4种纹理分析方法取得的研究成果,并作出比较和讨论,为该领域的研究者提供参考和借鉴。 

【文章来源】：江苏海洋大学学报(自然科学版). 2020,29(02)

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【参考文献】：
期刊论文
[1]图像纹理分类方法研究进展和展望[J]. 刘丽,赵凌君,郭承玉,王亮,汤俊.  自动化学报. 2018(04)
[2]基于机器视觉的布匹瑕疵在线检测[J]. 李新,王明景,白瑞林,李杜.  应用光学. 2014(03)
[3]基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测[J]. 朱丹丹,潘如如,高卫东.  计算机工程与应用. 2014(19)
[4]经编机布匹瑕疵的在线视觉检测[J]. 王明景,吉峰,白瑞林.  计算机工程与应用. 2015(09)
[5]基于二维Gabor滤波器的非织造布疵点检测[J]. 陈琳,汪军,李立轻,陈霞.  东华大学学报(自然科学版). 2012(06)
[6]基于机器视觉的布匹疵点检测系统[J]. 毕明德,孙志刚,李叶松.  仪表技术与传感器. 2012(12)
[7]基于纹理周期性分析的织物疵点检测方法[J]. 祝双武,郝重阳.  计算机工程与应用. 2012(21)
[8]基于自适应形态学滤波器的布匹瑕疵检测算法[J]. 李刚,杨欣,唐庭阁,费树岷.  吉林大学学报(信息科学版). 2012(02)
[9]一种基于规则带特征的图案布匹检测新方法[J]. 杜斌,白瑞林,陈文达,李英,殷国亮.  光学技术. 2011(06)
[10]一种新的布匹瑕疵图像自动检测算法[J]. 崔玲玲,卢朝阳,李静,李益红.  西安电子科技大学学报. 2011(05)

硕士论文
[1]基于灰度共生矩阵和视觉信息的布匹瑕疵检测方法研究[D]. 闵信军.江苏大学 2018
[2]基于脉冲耦合神经网络的布匹瑕疵检测[D]. 狄霞.北方工业大学 2015
[3]纹理图像分类系统及其关键技术研究[D]. 王晓东.南京邮电大学 2013
[4]基于小波和统计学习理论的布匹瑕疵检测与分类技术研究[D]. 王新民.西安电子科技大学 2012
[5]基于多尺度小波表示和Gabor滤波器虚部的布匹瑕疵检测算法研究[D]. 孙华凯.西安电子科技大学 2011
[6]纹理旋转不变性描述及分类研究[D]. 翟瑞占.天津大学 2007
[7]布匹疵点在线检测的算法研究[D]. 邹超.华中科技大学 2006



本文编号：3555236