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DetectionMethodofFabricDefecBasedonWaveletEntropy.
- 在采用二维离散小波变换对织物图像进行分解的基础上，引入了熵的概念，将小波熵作为织物图像的特征值，把熵值看作系统紊乱程度的度量，由此得到织物图像的小波熵特征值，通过与正常织物经过二维小波变换后提取的小波熵值相比较，熵值大者即认为有疵点存在-At the use of two-dimensional discrete wavelet transform decomposition of the fabric image, based on the introduction of the concep
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- 利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法(并详细阐述其在PQRSQT中的实现过程(包括读取图像文件U计算均值脸U求特征值和特征向量(计算人脸特征参数-实现过程均给出了MATLAB代码-Using principal component analysis and singular value decomposition facial feature extraction method (and detail its in the PQRSQT in the implementation pr
Grading-test
- 为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板 栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利 用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立 的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷 板栗分
Image-processing
- 文章以胡柚为研究对象， 针对基于机器视觉的胡柚品质分拣生产线所涉及的关键技术进行理论和试验研 究，先对在传输带上运动的胡柚进行图像采集、图像分割、图像平滑、灰度化和锐化等一系列 的图像处理， 然后对处理后 的胡柚图像提取大小、颜色和缺陷的特征值，最后依据提取的特征参数进行大小、颜色和缺陷分级。 并以此为基础，研究 适合实时条件下的胡柚大小、形状、颜色及果品缺陷等品质指标的检测方法和分拣执行机构。- This paper takes grapefruit as the research
wu272
- 包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序。- Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Calculation crosshairs diffraction image at different distances, This is a usef