技術(shù)特征：

1.一種基于層次聚類和Gabor濾波的紡織品瑕疵檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

輸入灰度化的紡織品圖像；

類格圖案分割：分割紡織品圖像產(chǎn)生類格圖案，類格圖案滿足：相對于紡織品圖像的行和列，類格圖案按圖像行的方向橫向排列，并按列的方向縱向排列；在形態(tài)成分分析方法的紡織品圖案卡通成分I_c中，類格圖案具有幾何形狀并與背景像素在灰度上有顯著差異；

特征提?。簩㈩惛駡D案與Gabor濾波器組的濾波進行卷積，對卷積結(jié)果降維得到一維投影并計算其能量和振幅，根據(jù)能量和振幅計算特征向量；計算一維投影之間的車貝雪夫距離，挑選每行類格圖案的典型無瑕疵類格圖案，根據(jù)典型無瑕疵類格圖案的特征向量計算理想特征向量；每個類格圖案特征向量與理想特征向量間的車貝雪夫距離為所提取的特征；和

特征比較：分析特征提取步驟中得到的基于特征向量的車貝雪夫距離直方圖，獲取表示有瑕疵的像素索引集合。

2.如權(quán)利要求1所述的基于層次聚類和Gabor濾波的紡織品瑕疵檢測方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟1：輸入灰度化的紡織品圖像，通過形態(tài)學(xué)成分分析方法計算輸入圖像的卡通成分I_c；

步驟2：使用閾值f_c·max(I_c)二值化卡通成分I_c得到二值圖像I_tc；

步驟3：計算二值圖像I_tc中各行背景像素數(shù)的多重集各列背景像素數(shù)的多重集計算各行背景像素數(shù)的多重集和各列背景像素數(shù)的多重集的峰值和

步驟4：分別計算基于步驟(3)中的峰值和的HC算法輪廓系數(shù)，以最大輪廓系數(shù)對應(yīng)的聚類個數(shù)初始化HC算法，并對峰值和分別進行聚類，得到的聚類中心構(gòu)成多重集和

步驟5：根據(jù)多重集和計算閾值和分別計算中不小于的峰值所對應(yīng)行索引的間距和中不小于的峰值所對應(yīng)列索引的間距，計算構(gòu)成穩(wěn)定行間距的最長連續(xù)行索引的集合S_h以及構(gòu)成穩(wěn)定列間距的最長連續(xù)列索引的集合S_v；

其中，將中元素按降序排列，從開始，計算其與下一個元素的差的絕對值，若該值不大于DCT尺寸的高，則繼續(xù)計算當前元素與下一個元素的差的絕對值并與DCT尺寸的高比較，若不大于則繼續(xù)，若大于則下一個元素為并終止；如果一直沒有出現(xiàn)大于DCT尺寸的高的情況，則即為

將中元素按降序排列，從開始，計算其與下一個元素的差的絕對值，若該值不大于DCT尺寸的高，則繼續(xù)計算當前元素與下一個元素的差的絕對值并與DCT尺寸的寬比較，若不大于則繼續(xù)，若大于則下一個元素為并終止；如果一直沒有出現(xiàn)大于DCT尺寸的寬的情況，則即為

DCT尺寸：形態(tài)學(xué)成分分析方法在圖像局部應(yīng)用離散余弦變換，即首先將圖像劃分為不重疊且具有固定大小的矩形區(qū)域，然后對每個區(qū)域應(yīng)用離散余弦變換，矩形區(qū)域的大小稱為DCT尺寸，單位為像素，區(qū)域內(nèi)一行的像素數(shù)稱為DCT尺寸的寬，一列的像素數(shù)稱為DCT尺寸的高；

步驟6：擴展集合S_h和集合S_v以覆蓋圖像的卡通成分I_c的大部分區(qū)域，并計算類格圖案的理想行數(shù)和理想列數(shù)

步驟7：根據(jù)集合S_h和集合S_v將圖像的卡通成分I_c分割為類格圖案其中1≤i≤|S_h|-1，1≤j≤|S_v|-1，使用Gabor濾波器組與類格圖案卷積并計算一維卷積投影G_i,j|s,θ，根據(jù)一維卷積投影G_i,j|s,θ的能量和振幅構(gòu)建特征向量

其中i和j分別是類格圖案以類格圖案為單位的行與列索引；

表示尺度參數(shù)，表示角度參數(shù)；

步驟8：計算類格圖案與第i行類格圖案之間基于一維卷積投影G_i,j|s,θ的車貝雪夫距離，結(jié)果保存為矩陣的第j行，根據(jù)矩陣計算第i行類格圖案的典型無瑕疵類格圖案

步驟9：計算第i行類格圖案的典型無瑕疵類格圖案與第i行類格圖案之間基于特征向量的車貝雪夫距離，結(jié)果保存為矩陣的第i行，根據(jù)矩陣計算第i行的典型無瑕疵類格圖案的距離之和d_i；

步驟10：根據(jù)距離之和d_i篩選第i行的典型無瑕疵類格圖案基于篩選結(jié)果計算理想特征向量

其中，理想特征向量為S^*的均值；

為每行的典型類格圖案的特征向量，i為類格圖案行索引；

其中1≤i′≤|S_h|-1，表示按i的索引順序進行連接；d_i為距離向量d中的第i個元素，表示與所有典型圖案的車貝雪夫距離之和，典型圖案是指每行的典型無瑕疵類格圖案；

步驟11：計算特征向量和理想特征向量的車貝雪夫距離，結(jié)果保存為矩陣中索引為(i,j)的元素其中i為類格圖案行索引，j為類格圖案列索引；

步驟12：計算矩陣的直方圖

步驟13：基于距離閾值d^*和直方圖計算缺口值t′和斷崖值t″，根據(jù)缺口值t′和斷崖值t″近似表示真實閾值t^*；

步驟14：所有對應(yīng)車貝雪夫距離＞真實閾值t^*的類格圖案被標記為有瑕疵的類格圖案輸出其中i為類格圖案行索引，j為類格圖案列索引。