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基于GA-SVM的织物瑕疵种类识别算法matlab仿真,包含GUI界面

news 2025/10/9 10:35:37

1.前言

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法仿真参数

6.算法理论概述

7.参考文献

9.算法完整程序工程

1.前言

基于GA-SVM的织物瑕疵种类识别算法matlab仿真。输入织物图像，首先通过SIFT+flann+ RANSAC+GTM算法对织物图像进行拼接，然后通过garbor算法提取瑕疵区域，最后通过遗传优化SVM对织物瑕疵类型进行识别。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

3.算法运行软件版本

Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a

4.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

for i=1 : n[r,c]=find(L==i);a1(i)=1.1*max(r);a2(i)=1.1*min(r);b1(i)=1.1*max(c);b2(i)=1.1*min(c);w(i)=b1(i)-b2(i);h(i)=a1(i)-a2(i);L2(a2(i)+1:a2(i)+2 , b2(i)+1:b1(i)  ,1) =   0; L2(a1(i)+1:a1(i)+2 , b2(i)+1:b1(i)  ,1) =   0; L2(a2(i)+1:a1(i)   , b2(i)+1:b2(i)+2,1) =   0; L2(a2(i)+1:a1(i)   , b1(i)+1:b1(i)+2,1) =   0;     L2(a2(i)+1:a2(i)+2 , b2(i)+1:b1(i)  ,2) =   0; L2(a1(i)+1:a1(i)+2 , b2(i)+1:b1(i)  ,2) =   0; L2(a2(i)+1:a1(i)   , b2(i)+1:b2(i)+2,2) =   0; L2(a2(i)+1:a1(i)   , b1(i)+1:b1(i)+2,2) =   0;  L2(a2(i)+1:a2(i)+2 , b2(i)+1:b1(i)  ,3) =   255; L2(a1(i)+1:a1(i)+2 , b2(i)+1:b1(i)  ,3) =   255; L2(a2(i)+1:a1(i)   , b2(i)+1:b2(i)+2,3) =   255; L2(a2(i)+1:a1(i)   , b1(i)+1:b1(i)+2,3) =   255;    
enda2_=min(a2);
a1_=max(a1);
b2_=min(b2);
b1_=max(b1);
xc = I(a2_:a1_,b2_:b1_);%    覴 ȡֵλ  
XX0=(b2_+b1_)/2;
YY0=(a2_+a1_)/2;S  = sum(sum(seg2(a2_:min(a1_,R),b2_:min(b1_,C))));W  = b1_-b2_;
L  = a1_-a2_;B  = L/W;[Nr,Nc,D] = size(I);for i = 1:Nrfor j = 1:Ncif L2(i,j,3) == 255res3(i,j,1) = 0;res3(i,j,2) = 255;res3(i,j,3) = 0;            elseres3(i,j,1) = I(i,j);res3(i,j,2) = I(i,j);res3(i,j,3) = I(i,j);             endend
end
09_054c

5.算法仿真参数

img1 = imread('Images\F1.jpg');
img2 = imread('Images\F2.jpg');figure;
subplot(121);
imshow(img1);
title('原始图片1');
subplot(122);
imshow(img2);
title('原始图片2');
tic;
SCALE = 4;
Threshold = 0.00004;

6.算法理论概述

整个算法流程图如下图所示：

该流程图整合了特征提取（SIFT）、图像配准（FLANN + RANSAC + GTM）、瑕疵检测（Gabor 滤波）、特征表示（HOG）、参数优化（改进遗传算法）、分类识别（SVM）等技术，形成一套从织物图像预处理到瑕疵识别的完整流程，各环节通过数学模型与算法协同工作，实现对织物瑕疵的精准检测与分类。

基于SIFT+flann+RANSAC+GTM算法的织物图像拼接相关原理可以参考：

https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/151894611?spm=1001.2014.3001.5502

GA-SVM算法可以参考如下博客文章：

https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/152034379?spm=1001.2014.3001.5502