色织物的纹理类型识别方法

摘要

本发明提供了一种色织物的纹理类型识别方法，包括双面灰度共生矩阵的建立、纹理特征参数的提取、BP神经网络模型的构建三个步骤。通过这三个步骤，将色织物的正反面图像转换成灰度图像，在相隔一定方向和距离的情况下，统计正面图像中的像素点和反面图像中的像素点所构成的像素对出现的联合概率；之后选取对比度、相关性、熵和同质性作为描述图像纹理的参数，并计算它们的数值；将提取的四种纹理特征参数作为输入向量，将纹理结构类型作为输出向量，构建一个三层BP神经网络，用来对色织物的纹理结构类型进行识别。经过一定量样本的训练，从而提升色织物纹理结构类型的识别的准确度。

主权项

一种色织物的纹理类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立双面灰度共生矩阵；S2、根据所述共生矩阵提取纹理特征参数；S3、根据所述纹理特征参数构建BP神经网络模型。