| 织物表面折皱的小波分析与自组织神经网络等级评定 |
| |
| 作者姓名： | 杨晓波 黄秀宝 |
| |
| 作者单位： | [1]浙江财经学院信息学院,杭州310012 [2]东华大学纺织学院,上海200051 |
| |
| 基金项目： | 浙江省教育厅科研项目(20041420) |
| |
| 摘 要： | 为了提取较为精细的图像信息,引入了多尺度2维小波分析织物的表面折皱。织物图像首先经过高斯滤波,再利用小波变换分解并从中提取高频信息,然后结合4种表征织物折皱的特征参数,计算不同折皱等级模板的特征值,通过分析特征值与折皱等级的相关系数,表明这4种特征参数可以作为模式识别的输入量;最后采用Kohonen自组织神经网络客观评定织物的折皱等级,自组织神经网络将不同等级的织物折皱模板进行分类,并以此为依据,确定26种不同织物类型的折皱等级。为了定量描述评定结果,通过计算客观评定与主观评定结果的相关系数,验证该方法的可行性。
|
| 关 键 词： | 自组织神经网络 小波分析 等级评定 织物表面 Kohonen 折皱等级 特征参数 相关系数 客观评定 图像信息 高斯滤波 织物图像 高频信息 小波变换 模式识别 织物类型 主观评定 特征值 多尺度 再利用 输入量 提取 模板 计算 |
| 文章编号： | 1006-8961(2005)04-0473-06 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
