基于GA-SVM的织物瑕疵种类识别算法matlab仿真,包含GUI界面 - 实践
目录
1.前言
基于GA-SVM的织物瑕疵种类识别算法matlab仿真。输入织物图像，首先通过SIFT+flann+ RANSAC+GTM算法对织物图像进行拼接，然后通过garbor算法提取瑕疵区域，最后通过遗传优化SVM对织物瑕疵类型进行识别。
2.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
3.算法运行软件版本
Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a
4.部分核心程序
（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）
for i=1 : n
[r,c]=find(L==i);
a1(i)=1.1*max(r);
a2(i)=1.1*min(r);
b1(i)=1.1*max(c);
b2(i)=1.1*min(c);
w(i)=b1(i)-b2(i);
h(i)=a1(i)-a2(i);
L2(a2(i)+1:a2(i)+2 , b2(i)+1:b1(i) ,1) = 0;
L2(a1(i)+1:a1(i)+2 , b2(i)+1:b1(i) ,1) = 0;
L2(a2(i)+1:a1(i) , b2(i)+1:b2(i)+2,1) = 0;
L2(a2(i)+1:a1(i) , b1(i)+1:b1(i)+2,1) = 0;
L2(a2(i)+1:a2(i)+2 , b2(i)+1:b1(i) ,2) = 0;
L2(a1(i)+1:a1(i)+2 , b2(i)+1:b1(i) ,2) = 0;
L2(a2(i)+1:a1(i) , b2(i)+1:b2(i)+2,2) = 0;
L2(a2(i)+1:a1(i) , b1(i)+1:b1(i)+2,2) = 0;
L2(a2(i)+1:a2(i)+2 , b2(i)+1:b1(i) ,3) = 255;
L2(a1(i)+1:a1(i)+2 , b2(i)+1:b1(i) ,3) = 255;
L2(a2(i)+1:a1(i) , b2(i)+1:b2(i)+2,3) = 255;
L2(a2(i)+1:a1(i) , b1(i)+1:b1(i)+2,3) = 255;
end
a2_=min(a2);
a1_=max(a1);
b2_=min(b2);
b1_=max(b1);
xc = I(a2_:a1_,b2_:b1_);
% 覴 ȡֵλ
XX0=(b2_+b1_)/2;
YY0=(a2_+a1_)/2;
S = sum(sum(seg2(a2_:min(a1_,R),b2_:min(b1_,C))));
W = b1_-b2_;
L = a1_-a2_;
B = L/W;
[Nr,Nc,D] = size(I);
for i = 1:Nr
for j = 1:Nc
if L2(i,j,3) == 255
res3(i,j,1) = 0;
res3(i,j,2) = 255;
res3(i,j,3) = 0;
else
res3(i,j,1) = I(i,j);
res3(i,j,2) = I(i,j);
res3(i,j,3) = I(i,j);
end
end
end
09_054c5.算法仿真参数
img1 = imread('Images\F1.jpg');
img2 = imread('Images\F2.jpg');
figure;
subplot(121);
imshow(img1);
title('原始图片1');
subplot(122);
imshow(img2);
title('原始图片2');
tic;
SCALE = 4;
Threshold = 0.00004;6.算法理论概述
整个算法流程图如下图所示：
该流程图整合了特征提取（SIFT）、图像配准（FLANN + RANSAC + GTM）、瑕疵检测（Gabor 滤波）、特征表示（HOG）、参数优化（改进遗传算法）、分类识别（SVM）等技术，形成一套从织物图像预处理到瑕疵识别的完整流程，各环节通过数学模型与算法协同工作，实现对织物瑕疵的精准检测与分类。
基于SIFT+flann+RANSAC+GTM算法的织物图像拼接相关原理可以参考：
https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/151894611?spm=1001.2014.3001.5502
GA-SVM算法可以参考如下博客文章：
https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/152034379?spm=1001.2014.3001.5502
7.参考文献
[1]杨春蓉,刘捡平.基于遗传优化SVM文本图像识别算法研究[J].科技通报, 2012, 28(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1001-7119.2012.10.055.
[2]李响,余建星,苗春生,等.基于遗传算法SVM的海洋环境腐蚀速率预测[J].中国海洋平台, 2018, 033(005):56-62.
[3]谷学静,刘艳佳,周记帆,等.基于AGAST-BRIEF的图像匹配融合算法[J].仪表技术与传感器, 2024(10):78-83.
[4]罗文超,刘国栋,杨海燕.SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用[J].计算机工程与应用, 2013, 49(15):4.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0200.
[5]林克全,劳卫伦.基于sift、对极几何和ransac配准的图像拼接方法[J].电子测试, 2016(1):2.DOI:10.3969/j.issn.1000-8519.2016.01.011.
[6]谷学静,刘艳佳,周记帆,等.基于AGAST-BRIEF的图像匹配融合算法[J].仪表技术与传感器, 2024(10):78-83.
[7]罗文超,刘国栋,杨海燕.SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用[J].计算机工程与应用, 2013, 49(15):4.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0200.
[8]林克全,劳卫伦.基于sift、对极几何和ransac配准的图像拼接方法[J].电子测试, 2016(1):2.DOI:10.3969/j.issn.1000-8519.2016.01.011.
9.算法完整程序工程
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