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基于混合特征向量和单分类检测器的织物瑕疵自动检测研究

摘要第5-12页
ABSTRACT第12-17页
第一章 绪论第22-28页
    1.1 课题的行业背景与意义第22-23页
    1.2 课题的学术背景与意义第23-24页
    1.3 所在课题组已有的研究进展和存在的问题第24-25页
    1.4 本课题的研究目标第25-26页
    1.5 学位论文总体框架第26-27页
    参考文献第27-28页
第二章 文献综述第28-52页
    2.1 模式识别和纹理分析有关术语和概念简介第28-32页
        2.1.1 模式识别的基本概念第28-29页
        2.1.2 纹理图像特征提取方法简介第29-31页
        2.1.3 典型异常检测器或分类器简介第31-32页
    2.2 文献综述第32-44页
        2.2.1 基于结构的特征提取第32-33页
        2.2.2 基于统计的特征提取第33-38页
            2.2.2.1 直接采用像素灰度值第33页
            2.2.2.2 像素灰度值基础上的简单统计特征提取第33-34页
            2.2.2.3 直方图统计特征提取第34页
            2.2.2.4 自相关函数法第34页
            2.2.2.5 Laws纹理能量度量法第34-35页
            2.2.2.6 Sobel算子第35-36页
            2.2.2.7 独立成分分析第36页
            2.2.2.8 数字滤波器第36页
            2.2.2.9 灰度差分方法第36页
            2.2.2.10 灰度共生矩阵第36-38页
        2.2.3 基于模型的特征提取第38-39页
            2.2.3.1 高斯-马尔科夫随机场模型第38页
            2.2.3.2 Wold纹理模型第38页
            2.2.3.3 分形模型第38-39页
            2.2.3.4 聚类模型第39页
        2.2.4 基于信号处理的特征提取第39-44页
            2.2.4.1 傅里叶变换第39-40页
            2.2.4.2 Gabor变换第40-42页
            2.2.4.3 小波及小波包变换第42-44页
    2.3 对现有文献的总体分析和评价第44-45页
    参考文献第45-52页
第三章 检测样本采集与数据预处理第52-81页
    3.1 简单组织织物瑕疵样布收集及瑕疵种类与图像示例第52-62页
    3.2 织物纹理图像的获得与预处理第62-65页
    3.3 织物纹理图像子样本尺寸的确定第65-71页
    3.4 纹理图像特征的有效性检验及特征值规范化预处理第71-73页
    3.5 样本数据集及其分布第73-79页
    3.6 评估算法检测效果的考核指标体系第79-80页
    3.7 本章小结第80页
    参考文献第80-81页
第四章 基于时间序列的自回归谱分析特征向量和单边距离检测器的织物瑕疵检测第81-107页
    4.1 引言第81-82页
    4.2 时间序列的Burg AR谱估计原理第82-86页
        4.2.1 功率谱密度和谱估计简介第82-83页
        4.2.2 AR模型简介第83-84页
        4.2.3 Burg算法简介第84-86页
    4.3 时间序列的AR谱特征提取第86-88页
        4.3.1 特征提取基本思路第86-87页
        4.3.2 AR模型阶数选择与特征提取第87-88页
    4.4 特征有效性的初步验证第88-93页
        4.4.1 必要说明第88-89页
        4.4.2 实例分析第89-92页
        4.4.3 常见瑕疵特征的有效性初步验证结果汇总第92-93页
    4.5 单边距离检测器设计第93-96页
    4.6 实验与结果讨论第96-104页
        4.6.1 实验流程第96-98页
            4.6.1.1 检测算法的训练流程图第96-97页
            4.6.1.2 检测算法的检测流程图第97-98页
        4.6.2 检测结果汇总与分析第98-103页
        4.6.3 实际检测效果示例第103-104页
    4.7 本章小结第104-105页
    参考文献第105-107页
第五章 基于时间序列多分形特征向量和单类模糊聚类检测器的织物瑕疵检测第107-141页
    5.1 引言第107-109页
    5.2 分形定义与盒维数简介第109-112页
        5.2.1 分形的定义第109-110页
        5.2.2 分形维与计盒维第110-112页
    5.3 时间序列多分形特征的提取第112-113页
    5.4 特征有效性的初步验证第113-118页
        5.4.1 必要说明第114页
        5.4.2 实例分析第114-117页
        5.4.3 常见瑕疵的特征有效性初步验证结果汇总第117-118页
    5.5 模糊c均值聚类模型介绍第118-125页
        5.5.1 模糊聚类分析简介第118-119页
        5.5.2 FCM算法的理论背景第119-125页
            5.5.2.1 数据集的c划分第119-120页
            5.5.2.2 聚类目标函数第120-123页
            5.5.2.3 FCM算法流程第123-125页
    5.6 单类模糊聚类检测器的构造第125-127页
        5.6.1 单类模糊c均值聚类检测器的原理第125页
        5.6.2 单类模糊c均值聚类检测器的参数优选第125-127页
    5.7 单类模糊c均值聚类检测器的具体训练过程第127-129页
    5.8 实验与结果讨论第129-137页
        5.8.1 实验流程图第129-131页
            5.8.1.1 检测算法的训练流程图第130-131页
            5.8.1.2 检测算法的检测流程图第131页
        5.8.2 检测结果汇总与分析第131-136页
        5.8.3 部分检测效果示例图第136-137页
    5.9 本章小结第137-138页
    参考文献第138-141页
第六章 基于分形概貌特征与Sobel滤波细节特征的混合特征向量和支持向量数据描述检测器的织物瑕疵检测第141-177页
    6.1 引言第141-143页
    6.2 Sobel滤波算子简介第143-145页
    6.3 基于Sobel滤波的局部特征提取具体方案第145-147页
    6.4 特征有效性的初步验证第147-152页
        6.4.1 必要说明第147页
        6.4.2 实例分析第147-151页
        6.4.3 常见瑕疵的特征有效性初步验证结果汇总第151-152页
    6.5 SVDD检测器介绍第152-158页
        6.5.1 统计学习理论与模式分析的核方法简介第152-153页
        6.5.2 SVDD的原理第153-158页
    6.6 SVDD参数的优选第158-165页
        6.6.1 SVDD中有关参数的说明第158-159页
        6.6.2 参数优选的具体方法第159-165页
    6.7 实验与结果讨论第165-174页
        6.7.1 实验流程图第165-168页
            6.7.1.1 检测算法的训练流程图第166-167页
            6.7.1.2 检测算法的检测流程图第167-168页
        6.7.2 检测结果汇总与分析第168-172页
        6.7.3 部分检测效果示例图第172-174页
    6.8 本章小结第174页
    参考文献第174-177页
第七章 全文总结与展望第177-181页
    7.1 研究内容的简要回顾与三套检测算法的性能比较第177-180页
    7.2 本文在瑕疵检测算法方面的主要研究成果第180-181页
    7.3 本文的不足与后续研究重点第181页
参考文献第181-182页
附录一 第四章特征有效性检验实例的特征值计算结果第182-188页
附录二 第四章算法对各类瑕疵的检测表格汇总第188-194页
附录三 第五章特征有效性检验实例的特征值计算结果第194-203页
附录四 第五章算法对各类瑕疵的检测表格汇总第203-209页
附录五 第六章特征有效性检验实例的特征值计算结果第209-219页
附录六 第六章算法对各类瑕疵的检测表格汇总第219-225页
附录七 全文三套检测算法的检测效果示意图第225-248页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第248-250页
致谢第250页

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