摘要：为解决织物平整度人工评级主观性强,现有客观评级准确率低的问题,提出一种基于傅里叶变换、频谱特征提取、支持向量机的织物平整度评级方法。首先采集标准模板及织物样本图像,对所得图像预处理并进行傅里叶变换;在频域内构建低通滤波器,通过频域滤波以及傅里叶逆变换确定褶皱信息在频谱图中所处频率范围,称之为褶皱贡献区间;将褶皱贡献区间划分为若干特征子区间,统计每一区间内频谱幅值之和,并以此作为特征值构造特征向量;以所有训练样本的特征向量构造特征向量集,并以所得特征向量集训练支持向量机,对织物平整度进行客观评级。所采用织物样本总数为132,取其中24张及标准模板图像为训练集,其余作为测试集。结果表明,本文使用算法在织物平整度评级方面具有很好的效果,评级准确率可达96.30%。
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