羊绒羊毛纤维显微视觉特征表达与识别算法研究
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作者路凯
出版社武汉大学出版社
ISBN9787307241329
出版时间2023-11
装帧平装
开本16开
定价59元
货号1203196534
上书时间2024-12-02
商品详情
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作者简介
路凯，男，东华大学工学博士，许昌学院校聘副教授，硕士生导师，国际教育教研室主任，爱尔兰香农理工大学访问学者。研究方向主要有人工智能、计算机视觉、纺织品图像技术等。在《Micron》、《Textile Research Journal》、《纺织学报》等期刊发表论文十余篇，授权专利6项。主持省部级以上项目2项，厅级项目1项；参与国家自然科学基金项目1项，省厅级项目3项；参与编写教材2部。
目录
第1章 绪论
1.1 羊绒纤维概述
1.2 研究现状
1.3 存在的问题和研究内容
1.4 研究意义
1.5 本书组织结构
第2章 图像分类方法概述
2.1 图像分类技术的发展概述
2.2 图像特征
2.3 特征表达方法
2.4 分类方法
2.5 卷积神经网络
2.6 本章小结
第3章 显微镜系统的选择及纤维图像采集
3.1 实验制样与实验仪器
3.2 图像采集与分析
3.3 分析与总结
3.4 图像采集
3.5 本章小结
第4章 基于灰度共生矩阵纹理特征分析的纤维鉴别
4.1 羊绒和羊毛纤维图像表面纹理分析
4.2 灰度共生矩阵方法
4.3 距离d对纤维的灰度共生矩阵统计特征值的影响
4.4 羊绒羊毛表面纹理参数特征值的提取
4.5 羊绒和羊毛纹理参数体系的建立
4.6 实验中BP神经网络的结构
4.7 实验
4.8 本章小结
第5章 基于纤维形态几何特征的纤维识别方法
5.1 图像增强
5.2 纤维轮廓骨架提取
5.3 提取纤维表面的几何形态特征
5.4 分类
5.5 本章小结
第6章 基于投影曲线的羊绒羊毛识别研究
6.1 生成投影曲线
6.2 特征提取方法
6.3 分类过程
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
第7章 基于词袋模型和空间金字塔匹配的羊绒羊毛识别
7.1 词袋模型的来源和原理
7.2 特征提取
7.3 视觉词典的构建和图像描述
7.4 实验数据集与评测标准
7.5 实验
7.6 本章小结
第8章 基于LBP特征的羊绒羊毛识别方法研究
8.1 传统LBP
8.2 旋转不变的共生LBP
8.3 基于LBP的羊绒羊毛识别流程
8.4 实验
8.5 本章小结
第9章 基于卷积神经网络Fiber-Net的羊绒羊毛识别方法
9.1 卷积神经网络
9.2 迁移学习
9.3 数据的降维可视化
9.4 基于反卷积的图像重建
9.5 实验结果与分析
9.6 本章小结
第10章 基于残差网络模型的纤维识别方法
10.1 研究方法
10.2 实验
10.3 本章小结
第11章 结论与展望
11.1 结论
11.2 不足与展望
参考文献
附录
内容摘要
本书首先介绍了羊绒和羊毛纤维识别的研究现状；然后建立了纤维大样本图像数据集；接下来依据纤维纹理特征提出了基于灰度矩阵特征、基于投影曲线特征和基于局部二级制模式的纤维识别方法；然后根据图像的SIFT特征提出了基于词袋模型和空间金字塔匹配的纤维识别方法；最后研究了大样本下基于深度学习模型的纤维识别方法，以及迁移学习在纤维识别中的应用。
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