利用所学的数字图像处理的基本方法，提取织物的纹理特征需要用结构图像表示

학습 된 디지털 이미지 처리의 기본 방법을 사용하여 직물의 질감 특징은 구조적 이미지로 표현되어야합니다. 특징 추출은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 기본 개념으로, 컴퓨터를 사용하여 수집 된 이미지의 기본 정보를 추출하고 컴퓨터에서 추출 된 각 이미지 포인트가 이미지 기능에 속하는지 확인합니다. 특징 추출의 결과는 추출 된 점을 다른 부분 집합으로 나누는 것인데,이 부분 집합은 종종 고립 된 점, 연속 곡선 또는 연속 영역입니다 [8]. 이미지 피처 추출은 두 가지 수준으로 나눌 수 있습니다. 한 레이어는 최하위 레이어 피처 추출이고 다른 레이어는 상위 레이어 피처 추출입니다.

디지털 이미지 처리의 기본 방법을 사용하여 패브릭의 텍스처 기능을 구조 이미지로 표현해야 합니다. 기능 추출은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 기본 개념으로, 캡처된 이미지의 기본 정보를 추출하기 위해 컴퓨터를 사용하는 것을 말하며, 컴퓨터를 사용하여 추출된 각 이미지의 포인트가 이미지 기능에 속하는지 여부를 확인합니다. 피처 추출의 결과는 추출을 종종 격리된 점, 연속 곡선 또는 연속 영역인 다른 점 하위 집합으로 나누는 것입니다. 이미지의 특징 추출은 두 단계로 나눌 수 있고, 하나는 하단 피처 추출, 다른 하나는 높은 수준의 피처 추출이다.

Using the basic method of digital image processing, the texture feature of fabric needs to be represented by structure image. Feature extraction is a basic concept in computer vision and image processing. It refers to the use of computer to extract the basic information of the collected image, and the use of computer to see whether every point of the extracted image belongs to an image feature. The result of feature extraction is to divide the extracted points into different subsets, which are often isolated points, continuous curves or continuous regions [8]. Image feature extraction can be divided into two levels, one is the bottom level feature extraction, the other is the high level feature extraction.<br>