【摘 要】
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针对既考虑颜色域又考虑空间域的分割算法对小纹理织物图像产生较大分割失真,而只考虑颜色域信息的算法又对大纹理粗糙图像的纱线缝隙不能有效去除的问题,提出了基于小波分解能量的织物分类算法。先判断出织物粗糙与否,再选用相应算法分割。发现由纱线缝隙等造成的较大纹理主要存在于小波变换的二、三级细节图像上,通过计算这2级的分解系数能量和,判断是否属于大纹理织物,再依据二、三级的能量比判定粗糙程度,实现对织物的分
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,浙江理工大学服装学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61070063）, 浙江省自然科学基金资助项目（Z1080702）, 浙江省教育厅科研资助项目（Y201226200,Y200909797）, 浙江理工大学省级实验改革项目（11122432311101）
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针对既考虑颜色域又考虑空间域的分割算法对小纹理织物图像产生较大分割失真,而只考虑颜色域信息的算法又对大纹理粗糙图像的纱线缝隙不能有效去除的问题,提出了基于小波分解能量的织物分类算法。先判断出织物粗糙与否,再选用相应算法分割。发现由纱线缝隙等造成的较大纹理主要存在于小波变换的二、三级细节图像上,通过计算这2级的分解系数能量和,判断是否属于大纹理织物,再依据二、三级的能量比判定粗糙程度,实现对织物的分类分割。
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