F.塔杰里波尔。;E.卡比尔。;A.Sheikhi。 使用修改的局部二进制模式检测织物缺陷。 (英语) 兹比尔1152.94355 EURASIP J.高级信号处理。 2008年,文章ID 783898,12 p.(2008). 摘要:局部二值模式(LBP)是用于纹理分类的特征之一。本文提出了一种基于这些特征的织物疵点检测方法。在训练阶段,首先将LBP算子逐像素应用于无缺陷织物图像,并计算参考特征向量。然后将此图像划分为多个窗口,并将LBP操作符应用于每个窗口。通过与参考特征向量的比较,找到了一个合适的无缺陷窗口阈值。在检测阶段,将测试图像划分为窗口,并使用阈值,可以检测出有缺陷的窗口。该方法具有多分辨率和灰度不变性,可用于有图案和无图案织物的缺陷检测。由于它的简单性,在线实现也是可能的。 引用于2文件 MSC公司: 94甲13 信息与通信理论中的探测理论 68吨10 模式识别、语音识别 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Tajeripour}等人,EURASIP J.高级信号处理。2008年,文章ID 783898,12 p.(2008年;Zbl 1152.94355) 全文: 内政部 参考文献: [1] doi:10.1109/TIE.2005.851648·doi:10.1109/TIE.2005.851648 [3] doi:10.1109/34.3870·Zbl 05110441号 ·doi:10.1109/34.3870 [4] doi:10.1109/28.871274·doi:10.1109/28.871274 [5] 数字对象标识代码:10.1109/28.806035·doi:10.1009/28.806035 [6] 数字对象标识代码:10.1117/1.1327837·数字对象标识代码:10.1117/1.1327837 [7] doi:10.1177/004051759506500301·doi:10.1177/004051759506500301 [8] doi:10.1177/004051759506500101·doi:10.1177/004051759506500101 [9] doi:10.1177/004051759006000404·doi:10.1177/004051759000004 [11] doi:10.1109/34.85670·Zbl 05112069号 ·doi:10.1109/34.85670 [12] 数字对象标识代码:10.1109/28.993164·数字对象标识代码:10.1109/28.993164 [13] doi:10.1009/28.871274·doi:10.1109/28.871274 [14] doi:10.1109/TSMCB.2002.1033176·doi:10.1109/TSMCB.2002.1033176 [15] doi:10.1109/TPAMI.2002.1017623·doi:10.1109/TPAMI.2002.1017623 [16] doi:10.1007/s100440070010·Zbl 1035.68569号 ·doi:10.1007/s100440070010 [17] doi:10.1016/j.patcog.2004.07.009·Zbl 02191309号 ·doi:10.1016/j.patcog.2004.07.009 [18] 数字对象标识代码:10.1117/1.2345189·数字对象标识代码:10.1117/1.2345189 [19] 文件编号:10.1007/s00138-005-0007-x·Zbl 05027487号 ·文件编号:10.1007/s00138-005-0007-x [20] doi:10.1016/S0262-8856(99)00062-1·doi:10.1016/S0262-8856(99)00062-1 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。