文章目录

引 言

1 皮革图像预处理

1.1 传统的LOG算子图像预处理

1.2 基于改进的LOG算子图像预处理

2 基于Gabor小波变换的皮革表面缺陷检测

2.1 图像拼接

2.2 基于Gabor小波变换的特征提取

2.3 皮革特征图像降维与图像分割

    2.3.1 皮革图像特征降维

    2.3.2 皮革图像分割

3 大面积皮革表面缺陷特征提取与分类

3.1 灰度共生矩阵设计

3.2 基于SVM的皮革缺陷分类

3.3 皮革表面缺陷分类试验结果

4 结 语

文章摘要:皮革表面的划痕、疵点、破洞等缺陷不仅影响皮革产品的美观，更重要的是降低了高端皮革制品的品质。由于人工检测大面积皮革表面缺陷的难度较大，因此可采用计算机图像处理技术来提高皮革表面检测效率。首先，进行皮革图像的预处理，基于改进LOG算子对皮革图像进行降噪和锐化，处理后的皮革表面图像细节更明显；其次，基于Gabor小波变换提取皮革表面缺陷区域，为降低运算量，进行图像降维然后分割出缺陷区域，并利用灰度共生矩阵提取皮革表面缺陷特征；最后，采用基于SVM的缺陷分类算法，对皮革表面缺陷的种类进行判别和分类。经试验验证：皮革表面缺陷的分类精度在88.5%左右。

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