文献类型：期刊文章

作　　者：李军华[1] 权小霞[1] 汪宇玲[2]

LI Junhua;QUAN Xiaoxia;WANG Yuling(College of Jiangxi Key Laboratory on Image Processing and Pattern Recognition,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,China;College of Jiangxi Engineering Laboratory on Radioactive Geoscience and Big Data Technology,East China University of Technology,Nanchang 330013,China)

机构地区：[1]南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室,南昌330063 [2]东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.61440049,No.61866025);江西省自然科学基金(No.20181BCB24008,No.20181BAB202025)。

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：15

起止页码：191-198

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：鉴于单一特征在瓷砖种类较多的情况下,存在对瓷砖表面缺陷内容表达不明显,导致复杂瓷砖识别率较低。针对这个问题,在词袋模型(BoF)框架的基础上,提出一种有效的多特征融合算法用于瓷砖缺陷检测。该算法采用改进后的SIFT和颜色矩融合特征作为瓷砖图像的区域特征描述;根据每种特征对瓷砖被分类的准确率大小,给提取到的两种区域特征分配各自的权重系数实现特征的加权融合;形成综合特征向量送入SVM分类器达到瓷砖缺陷分类的目的。通过不同类型的瓷砖样本进行实验表明,该算法识别率高,对复杂瓷砖能实现较好的分类。

关 键 词：瓷砖 特征提取 特征融合  缺陷分类  词袋模型(BoF)  

分 类 号：TP391.4]