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基于非负矩阵分解一稀疏表示分类的玻璃缺陷图像识别

杨宝  朱启兵  黄敏  
【摘要】:基于机器视觉的玻璃缺陷识别对于高效的生产优质玻璃具有重要意义论文提出了一种将非负矩阵分解与稀疏表示分类相结合的玻璃缺陷图像识别方法针对玻璃缺陷图像的高维特点,采用非负矩阵分解算法将高维缺陷图像分解为基图像和加权系数矩阵,并用系数矩阵表征玻璃缺陷图像特征,实现高维图像的特征提取再利用稀疏表示分类算法对玻璃缺陷进行分类Matlab仿真结果表明,非负矩阵分解与稀疏表示分类可以对玻璃缺陷图像进行有效识别.

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