基于 Gabor 滤波算法的布匹瑕疵检测(Matlab 代码实现)

本文介绍了利用Gabor滤波算法进行布匹瑕疵检测的方法,通过Matlab实现包括构造Gabor滤波器、图像滤波、特征提取和分类判断四个步骤,以完成布匹瑕疵的高效检测。并提供了相应的Matlab代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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 &#
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值