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基于多尺度小波表示和Gabor滤波器虚部的布匹瑕疵检测算法研究的开题报告1.研究背景布匹作为一种常用的纺织品，其表面往往存在瑕疵，如断痕、污点、织疵等。传统的瑕疵检测方法主要是依靠人工目视，制约了生产效率和质量。因此，开发一种基于计算机视觉的自动瑕疵检测算法具有重要意义。目前，基于图像处理的纺织品瑕疵检测方法已经得到广泛研究，但仍存在一些困难，例如复杂的纹理、多种类型的瑕疵、光照变化等问题。因此，如何针对这些困难开发出高效的算法，成为了当前的研究热点之一。2.研究目的本研究旨在运用多尺度小波表示和Gabor滤波器虚部技术，开发出一种可靠的布匹瑕疵检测算法，解决复杂的纹理和多种类型的瑕疵问题。3.研究内容-研究并结合多尺度小波变换和Gabor滤波器虚部技术，提取布匹图像特征，并进行特征降维。-建立分类模型，选取SVM等算法进行布匹瑕疵分类。-进行实验验证，对比本算法与传统算法的性能差异。-最终实现基于多尺度小波表示和Gabor滤波器虚部的布匹瑕疵检测算法。4.研究意义本研究的成果将具有以下意义：-实现自动检测布匹瑕疵，提高生产效率和质量；-探索多尺度小波变换和Gabor滤波器虚部技术在纺织品瑕疵检测中应用的可能性；-增加基于计算机视觉的纺织品瑕疵检测的研究方法，为相关研究提供参考。5.研究方法-采集实验数据，并进行预处理，如调整亮度和对比度等；-进行多尺度小波变换和Gabor滤波器虚部处理，提取布匹图像的特征；-对特征进行降维，以便进行分类；-选取SVM算法，对布匹图像进行瑕疵分类；-进行实验验证，对比本算法与传统算法的性能差异。6.预期结果-实现基于多尺度小波表示和Gabor滤波器虚部的布匹瑕疵检测算法；-实现自动检测布匹瑕疵，提高生产效率和质量；-探究多尺度小波变换和Gabor滤波器虚部技术在纺织品瑕疵检测中的应用。7.研究计划时间节点|研究内容--------|--------2021年5月~2021年6月|研究多尺度小波变换和Gabor滤波器虚部技术，搜集资料并理论分析2021年6月~2021年7月|进行实验数据采集和预处理2021年7月~2021年9月|实现多尺度小波变换和Gabor滤波器虚部处理算法，并进行特征提取和降维2021年9月~2021年11月|

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