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申请/专利权人：西安中扬节能科技有限公司
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，涉及一种家用纺织品智能缺陷检测方法，包括：获取纺织品灰度图像；对于任一像素点，确定其缺陷指标；以缺陷指标为权重对显著性值进行修正，得到修正后的显著性值；得到修正后的显著性图，判断纺织品是否具有缺陷；缺陷指标为：确定像素点所在行方向直线上相邻极值点距离的均值e，计算参考值d，，f为聚类区域中相邻极值点的距离均值，其中聚类区域中极值点根据与像素点相邻的极值点逐渐扩展得到，聚类区域中相邻极值点的距离之间的差异较小；将所述参考值与该像素点所在列方向直线的参考值中的最大值作为像素点的缺陷指标。本发明提高了对纺织品进行缺陷检测的准确率。
主权项：1.一种家用纺织品智能缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取家用纺织品的灰度图像；对于灰度图像的一个像素点，以该像素点的缺陷指标为权重对通过显著性算法得到的该像素点的显著性值进行修正，得到修正后的显著性值；根据各个像素点修正后的显著性值，得到修正后的显著性图；若，则纺织品存在缺陷，其中，为所述显著性图中缺陷区域的面积，为所述显著性图的面积，为面积比例阈值；其中，所述一个像素点的缺陷指标为：该像素点的行方向参考值与列方向参考值中的最大值；所述行方向参考值为该像素点所在行方向直线上相邻极值点的距离均值与行方向直线上聚类区域内相邻极值点的距离均值的差异，所述列方向参考值为该像素点所在列方向直线上相邻极值点的距离均值与列方向直线上聚类区域内相邻极值点的距离均值的差异；所述聚类区域为：以该像素点两侧的极值点为初始区域，迭代地向两侧扩张形成的，每次迭代，纳入两侧的极值点，直至待纳入的极值点与扩张反方向的相邻极值点的距离与g的差异不小于，其中g为当前迭代对应的区域中相邻极值点的距离均值，m为预设阈值。
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权利要求：
百度查询： 西安中扬节能科技有限公司 一种家用纺织品智能缺陷检测方法
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