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首页> 外文期刊>The Journal of the Textile Institute >Unsupervised fabric defect segmentation using local patch approximation
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Unsupervised fabric defect segmentation using local patch approximation

机译：使用局部补丁近似的无监督织物缺陷分割

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In this work, a new method based on local patch approximation is presented to address automated defect segmentation on textile fabrics. The proposed method adopts unsupervised scheme without the need of reference images or any other prior information. Image patch is approximated by dictionary learned from a testing sample in the least squares sense. With the clue of the differentiation in approximation error, abnormal map (each pixel's anomalous likelihood) can be computed from the patch-level difference. The 2D maximum entropy with neighbourhood considered is applied to segment defective regions from the abnormal map. The experiments on 54 defective samples demonstrate that our method yields a robust and good overall performance with high precision and accepted recall rates.
机译：在这项工作中，提出了一种基于局部补丁近似的新方法，以解决纺织品上的自动缺陷分割问题。所提出的方法采用无监督方案，不需要参考图像或任何其他先验信息。通过从最小二乘意义上从测试样本中学到的字典来近似图像补丁。利用近似误差的区分线索，可以从色块级别差异中计算出异常图（每个像素的异常可能性）。考虑到邻域的2D最大熵被应用于从异常图上分割缺陷区域。对54个有缺陷的样本进行的实验表明，我们的方法具有强大的准确性，良好的整体性能以及较高的准确度和可接受的召回率。

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