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(1) 首先概述本文的研究背景、國內外相關研究現狀、研究目的及意義,然后介紹了主要內容及研究思路。
(2) 介紹了中值濾波法、鄰域平均法及高斯濾波法等圖像預處理方法;介紹了圖像顏色空間及其色差距離的計算方法,然后闡述了染色品色差檢測系統的設計原理結構,包括光源照明系統設計、攝像頭的選型及采集卡的選擇。
(3) 主要對染色品的樣本進行了深入分析,并且從樣本的顏色信息、紋理信息等方面研究了樣本的顏色直方圖、顏色矩、LBP 紋理特征。在此基礎上,將灰色系統的關聯度分析引入到本文的染色品色差檢測系統中,最終提出了一種基于分塊思想的直方圖與灰關聯度融合的數據建模方法,為染色品的自動分類奠定了數據模型的基礎。
(4) 首先分析了幾種常用的分類算法如基于弱級聯分類器 AdaBoost 算法、支持向量機算法的原理及性能。在此基礎上,提出了一種基于 LBP-LAB-GRA 多維特征的MWSVM 自動色差分類算法,取得了比較好的分類效果。
(5) 針對基于直方圖的亮度校正算法、基于同態濾波的亮度校正算法進行研究與分析,最終將基于小波理論的光照校正算法引入到染色布匹的光照不均校正中。通過試驗比較,本文采用的基于小波理論的光照校正算法可以有效地對布匹的顏色進行光照校正。
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