图像处理在仪表识别和布匹瑕疵检测中的应用

首先，构建Gabor滤波器和Log-Gabor滤波器，对布匹图像进行纹理特征提取，对比需求发现，数据库中的布匹图像的纹理更适合Gabor滤波器来进行提取，Log-Gabor对更复杂的图像进行提取，比如人脸图像、虹膜识别等。其次，对滤波后的图像进行图像增强，由于Gabor滤波器功能强大，使用较为简单的直方图均衡化和均值滤波对图像进行增强，效果明显，此时人眼即可直接观察到缺陷区域。最后，对图像增强后的图像进行基于阈值的二值化图像分割方法，标记出瑕疵区域，检测最终结果。GUI图形绘制界面，贯穿全程，对

基于多尺度小波的布匹瑕疵检测论文，文中详细介绍了如何检测布匹的各种瑕疵，方法有效，简单。

基于tensorflow的一个案例实现，实际生产中使用的瑕疵检测，适合布匹、木材、金属、塑料、薄膜等等产品表面的瑕疵检测，斑点检测，效果较好