[發明專利]色織物的紋理類型識別方法

在審

• 申請號: 201610172715.4
• 申請日: 2016-03-24
• 公開（公告）號: CN105787562A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發明（設計）人: 辛斌杰;劉曉霞;林蘭天;吳湘濟
• 申請（專利權）人: 上海工程技術大學
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06T7/40
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 曹莉

1.一種色織物的紋理類型識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、建立雙面灰度共生矩陣；

S2、根據所述共生矩陣提取紋理特征參數；

S3、根據所述紋理特征參數構建BP神經網絡模型。

2.根據權利要求1所述的色織物的紋理類型識別方法，其特征在于，在所 述步驟S1中，先將正反面圖像中的像素按照水平方向、右對角線方向、垂直方 向、左對角線方向建立灰度共生矩陣。

3.根據權利要求2所述的色織物的紋理類型識別方法，其特征在于，像素 位于所述水平方向、右對角線方向、垂直方向、左對角線方向的相對位置關系為

其中，θ為兩個像素之間的夾角，d為兩個像素點之間的距離，(j,k)為正 面圖像中像素點的坐標，(m,n)為反面圖像中像素點的坐標。

4.根據權利要求3所述的色織物的紋理類型識別方法，其特征在于，所述 水平方向、右對角線方向、垂直方向、左對角線方向的灰度共生矩陣為

其中，f(x,y)為色織物的正面圖像，g(x,y)為色織物的反面圖像，f(j,k)為 正面圖像中像素點(j,k)的灰度值，g(m,n)為反面圖像中像素點(m,n)的灰度值， p為構成隱含層的神經元數量，q為構成輸出層的神經元數量。

5.根據權利要求1所述的色織物的紋理類型識別方法，其特征在于，在所 述步驟S3中，先建立一個包括由輸入層、隱含層和輸出層構成的三層BP神經 網絡；所述輸入層由n個神經元構成，所述隱含層由p個神經元構成，所述輸出 層由q個神經元構成。

6.根據權利要求5所述的色織物的紋理類型識別方法，其特征在于，

所述隱含層的輸出為

yj=f(netj)j=1,2,...,pnetj=Σi=0nvjixi-θjj=1,2,...,p;]]>

所述輸出層的輸出為

ok=f(netk)k=1,2,...,qnetk=Σj=0pwkjyj-θkk=1,2,...,q;]]>

其中，v_ji為隱含層節點與輸入層節點之間的網絡權值，w_kj為輸出層節點 與隱含層節點之間的網絡權值，θ_j、θ_k表示相應神經元的閾值，f(x)表示 神經元的激勵函數；隱含層和輸入層之間的激勵函數表示為

f(netj)=11+e-netj]]>

輸出層和隱含層之間的激勵函數表示為

f(net_k)＝net_k。