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織物疵點(diǎn)檢測(cè)是紡織品質(zhì)量控制系統(tǒng)中一個(gè)核心環(huán)節(jié)，直接影響著系統(tǒng)的性能。從紋理復(fù)雜的織物圖像中檢測(cè)形態(tài)多樣的疵點(diǎn)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。該問題的解決也有利于對(duì)其它工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)提供新的解決思路�，F(xiàn)有織物疵點(diǎn)檢測(cè)多采用傳統(tǒng)模式識(shí)別的方法，如統(tǒng)計(jì)分析、頻譜分析等。近年來，受壓縮感知和稀疏表示理論的推動(dòng)，低秩稀疏矩陣分解模型在圖像處理和模式識(shí)別中也獲得廣泛的應(yīng)用，并且在目標(biāo)檢測(cè)中達(dá)到很好地檢測(cè)效果。對(duì)于織物圖像，視覺上具有高度冗余性，相對(duì)于自然圖像中的目標(biāo)檢測(cè)，織物疵點(diǎn)檢測(cè)能夠更好地符合了低秩稀疏矩陣分解模型。因此本書對(duì)基于低秩分解的織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行研究，提出多種有效的檢測(cè)方法。并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。