基于稀疏表示和字典学习的机织物瑕疵检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状和发展情况 | 第9-11页 |
| 1.4 国内外的瑕疵检测的研究方法 | 第11-13页 |
| 1.5 文的主要研究内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 2 机织物瑕疵检测问题及近似表示 | 第15-33页 |
| 2.1 机织物瑕疵检测存在的问题 | 第15页 |
| 2.2 现有的机织物瑕疵检测方法及缺点 | 第15-16页 |
| 2.3 稀疏表示及图像近似表示 | 第16-22页 |
| 2.3.1 稀疏表示 | 第16-17页 |
| 2.3.2 近似表示模型 | 第17-20页 |
| 2.3.3 实验与分析 | 第20-22页 |
| 2.4 字典学习及图像近似表示 | 第22-31页 |
| 2.4.1 字典学习 | 第22-26页 |
| 2.4.2 近似表示模型 | 第26-29页 |
| 2.4.3 实验与分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于稀疏表示的机织物瑕疵检测算法 | 第33-43页 |
| 3.1 算法整体设计思路 | 第33页 |
| 3.2 算法流程 | 第33-36页 |
| 3.2.1 预处理 | 第33-34页 |
| 3.2.2 近似分解模型 | 第34-35页 |
| 3.2.3 阈值分割 | 第35-36页 |
| 3.3 参数影响分析 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-43页 |
| 4 基于字典学习的机织物瑕疵检测算法 | 第43-59页 |
| 4.1 算法整体设计思路 | 第43页 |
| 4.2 算法流程 | 第43-48页 |
| 4.2.1 预处理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 近似重构模型 | 第45-46页 |
| 4.2.3 重构误差及阈值分割 | 第46-48页 |
| 4.3 参数的选取 | 第48-53页 |
| 4.3.1 字典原子数目 | 第48-51页 |
| 4.3.2 划分窗口尺寸 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 课题展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
