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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

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法仿真参数

6.算法理论概述

7.参考文献

9.算法完整程序工程


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:Nrfor j = 1:Ncif L2(i,j,3) == 255res3(i,j,1) = 0;res3(i,j,2) = 255;res3(i,j,3) = 0;elseres3(i,j,1) = I(i,j);res3(i,j,2) = I(i,j);res3(i,j,3) = I(i,j);endend
end
09_054c

5.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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