基于 GLCM 的卡方直方图距离用于花纹纹理缺陷自动检测
计算机视觉与模式识别
2012-12-04 v1
摘要
卡方直方图距离是可用于寻找两个直方图之间差异的距离度量之一。受人类视觉系统基于二阶统计量进行纹理判别这一事实的启发，我们利用基于二阶统计量的灰度共生矩阵（GLCM）直方图，提出了一种新的机器视觉算法，用于花纹纹理的自动缺陷检测。输入的缺陷图像被分割成多个周期性块，并将灰度级从 0-255 量化为 0-63 后计算 GLCM，以保持 GLCM 尺寸紧凑并减少计算时间。源自 GLCM 卡方距离的差异矩阵经过层次聚类处理，以自动识别有缺陷和无缺陷的块。通过对两大壁纸群（pmm 和 p4m 群）的真实织物缺陷图像进行实验，证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1212.0383,
title = {GLCM-based chi-square histogram distance for automatic detection of defects on patterned textures},
author = {V. Asha and N. U. Bhajantri and P. Nagabhushan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.0383},
year = {2012}
}
备注
IJCVR, Vol. 2, No. 4, 2011, pp. 302-313