织物的纹理特性主要有这几个方面:粗糙性、结构特性、周期性、方向性、连续

직물의 조직 특성은 주로 거칠기, 구조적 특성, 주기성, 방향성, 연속성 등의 측면을 갖는다. 직물 결함의 자동 검출 연구에서 종종 직물 질감 이미지의 그레이 스케일을 통계적 특성과 함께 사용해야하는데, 직물 질감 특성과 비교 한 후 결함이 존재하는지 여부가 판단된다 [24]. 이 백서에서는 주로 계산하기 쉽고 구현하기 쉽고 엔트로피, 에너지, 극한 값 및 분산과 같은 효과가 좋은 4 가지 고유 값을 주로 선택합니다. 이미지의 픽셀 포인트에서 회색 값으로 설정하고, M은 이미지의 행 수, N은 이미지의 열 수, 이미지의 회색 값의 평균 값입니다.

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The texture characteristics of fabrics mainly include roughness, structural characteristics, periodicity, directionality, continuity, etc. In the research of automatic detection of fabric defects, the gray-scale statistical characteristics of fabric texture image are often used to determine whether the defects exist after comparing with fabric texture characteristics [24]. In this paper, we mainly choose four characteristic values: entropy, energy, extremum and variance, which are relatively simple, easy to realize and have good effect. Set as the gray value at the image pixel point, m as the number of rows of the image, n as the number of columns of the image, and as the average gray value of the image. The definition formula of the four characteristic values is as follows:<br>