基于ι0范數(shù)優(yōu)化算法的簾子布疵點圖像識別分類研究.pdf

1、疵點多樣性是簾子布質(zhì)量評定的重要指標(biāo)，在簾子布生產(chǎn)過程中需要對檢測簾子布的疵點進行分類。傳統(tǒng)的疵點檢測由于硬件條件如傳感器的精度以及檢測算法的有效性限制，雖然能夠?qū)椢锎命c進行檢測識別，但卻忽略了疵點的類別。采用新的技術(shù)和智能算法，在相對降低的硬件平臺上實現(xiàn)對簾子布疵點檢測的準(zhǔn)確性和有效性的提高無論是對于科研還是生產(chǎn)都具有十分重要的意義。
　　現(xiàn)有的智能圖像識別算法多數(shù)適用于人臉、指紋、醫(yī)學(xué)圖像等方面，而且這些算法的發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成

2、熟。簾子布疵點圖像不但具有普通圖像的特性，同時還具有自身的特殊性，因此可以將已經(jīng)相對成熟的智能圖像識別算法應(yīng)用在簾子布疵點圖像識別分類方面?；跈C器視覺的智能圖像識別分類過程如下：首先需要利用適當(dāng)?shù)姆椒ń⒑熥硬即命c圖像庫，作為圖像分類的訓(xùn)練集，其次利用識別分類器將圖像進行識別和分類。本文通過對經(jīng)典范數(shù)優(yōu)化算法的研究，改進了加權(quán)ι0范數(shù)圖像重建算法，利用圖像的稀疏性對圖形進行稀疏化處理。最后通過設(shè)計加權(quán)ι0范數(shù)分類器對疵點圖像進行分類仿