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一种基于机器教学模式下的显著性织物疵点检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器教学模式下的显著性织物疵点检测方法,属于纺织技术领域。通过引入教学模型,并通过模糊连通性评价超像素集合的传播难易程度,从而逐渐控制并优化显著性传播的顺序,解决疵点检测方法中显著性传播的缺陷和不足;本发明基于像素有不同的传播难度的前提,结合了认知科学理论的实践结果,提出的显著性织物疵点检测方法,对提高显著性疵点检测算法的稳定性和准确率具有参考价值。

著录项

  • 公开/公告号CN109961437B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江南大学;

    申请/专利号CN201910270956.6

  • 申请日2019-04-04

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G01N21/95(20060101);G01N21/956(20060101);G01N21/88(20060101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人林娟

  • 地址 214000 江苏省无锡市蠡湖大道1800号

  • 入库时间 2022-08-23 12:01:32

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