基于非下采样Contourlet域高斯混合模型的布匹瑕疵识别算法 (2013年)

针对经典瑕疵检测算法不能很好地描述瑕疵特征和不易区分相似类瑕疵类别的问题，提出了一种非下采样Contourlet域高斯混合模型的布匹瑕疵识别算法。首先利用非下采样Contourlet变换(NSCT)得到图像的多方向、多尺度和平移不变表示，并通过代价函数挑选一个最优子带；由于子带瑕疵和非瑕疵区域系数差别较小，很难直接选取阈值，采用标准差法可以有效避免这个问题，获得比较准确的检测结果；然后计算瑕疵区域的统计特征得到特征向量；接着引入最小误分率函数，联合估计样本的高斯混合模型参数；最后采用贝叶斯分类器进行分类。