基于二维稀疏表示和范数优化的织物疵点分类研究
张五一
侯远韶
张继超
杨扬
1.中原工学院,郑州,4500072.中原工学院,郑州,4500073.中原工学院,郑州,4500074.中原工学院,郑州,450007
摘要：针对一维压缩采样丢失图像的结构信息,并带来识别精度损失的问题,提出了二维压缩采样的方法.利用一组稀疏基对疵点原始数据进行感知得到稀疏化数据,将织物疵点数据用二维稀疏表示,再利用范数优化的方法实现压缩数据的准确重建,根据稀疏基的不同得到织物疵点的不同分类.该方法解决了采集数据的泛滥和传感器的浪费,降低了计算的复杂度,有利于织物疵点的分类研究,进而为机器视觉识别织物疵点打下理论基础.
关键词：二维稀疏织物疵点范数优化分类
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省科技攻关计划项目(0721002210032)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 24-28 )
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