基于 Gabor 滤波算法的布匹瑕疵检测(Matlab 代码实现)

基于 Gabor 滤波算法的布匹瑕疵检测(Matlab 代码实现)

布匹在纺织品与服装工业中占据了重要地位，因此如何高效地检测布匹瑕疵一直是一个热门课题。Gabor 滤波算法常被用来进行布匹瑕疵检测，下面我们将介绍如何使用 Matlab 实现该算法。

Gabor 滤波算法主要包含以下步骤：

1. 构造 Gabor 滤波器；

2. 对输入图像进行滤波处理；

3. 提取滤波后图像的特征，如能量、方差等；

4. 对特征进行分类判断。

Matlab 代码实现：

首先我们需要构造 Gabor 滤波器，以下代码实现的是一个初步的 Gabor 滤波器：

lambda = 8; % 设置波长
theta = 0; % 设置方向角度
psi = [0 pi/2]; % 设置相位偏移
gamma = 0.5; % 设置椭圆度
bw = 1.2; % 设置带宽

% 构造 Gabor 滤波器
gb = gabor_fn(bw,gamma,psi,lambda,theta);

接下来，我们可以使用以下代码将 Gabor 滤波器应用于输入图像：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
% 将图像转为灰度图
I = rgb2gray(img);

% 对输入图像进行 Gabor 滤波处理
EO = gaborconvolve(I,gb,'va