基于类别约束字典学习模型的织物图像瑕疵检测方法及系统

摘要

本发明公开一种基于类别约束字典学习模型的织物图像瑕疵检测方法及系统，方法包括：S1、随机将正常和瑕疵两个织物数据集样本分为训练集样本、测试集样本；S2、对样本进行特征提取，输入正常训练样本与瑕疵训练样本Y,初始化正常与瑕疵样本个数、稀疏度L1与L2、迭代次数、正则化参数λ，ρ，λ2；S3、初始化训练集样本字典学习中的学习字典D,和稀疏表示矩阵；S4、利用得到的训练集样本的学习字典和稀疏表示矩阵，进行判别字典学习，以获取更新后的矩阵，并输出相应的更新后的学习字典D*,S5、根据学习字典D*,以及测试集样本的特征向量ytest，基于学习字典计算测试样本的稀疏重构误差，构造分类统计量进行分类。