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龙图腾网获悉华南理工大学;佛山技研智联科技有限公司申请的专利一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115937075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210973848.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质是由王念峰;张世帆;张宪民;韦帅设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质，包括：将输入图像均等分块，得到多个相等尺寸的子图像；将位于子图像边缘的分块作为待选纹理背景区域集合，得到待选纹理背景区域的特征向量集合；去除待选纹理背景区域几何中的离群点，将剩余区域作为纹理背景，计算纹理背景特征描述符；遍历图像所有分块，根据与纹理背景的偏差程度生成分块权重图；将输入图像进行双边滤波，得到多通道中心—环绕机制显著性图；将分块权重图与显著性图融合生成缺陷标记图，完成纹理织物瑕疵检测。本发明在于提高织物瑕疵检测过程中缺陷的检测率，同时，在检测过程中提高织物瑕疵样本库的数量和质量。

本发明授权一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督模式的纹理织物瑕疵检测方法，其特征在于，包括： 将输入图像均等分块，得到多个相等尺寸的子图像； 将位于子图像边缘的分块作为待选纹理背景区域集合，得到待选纹理背景区域的特征向量集合； 去除待选纹理背景区域几何中的离群点，将剩余区域作为纹理背景，计算纹理背景特征描述符； 遍历图像所有分块，根据与纹理背景的偏差程度生成分块权重图； 将输入图像进行双边滤波，得到多通道中心—环绕机制显著性图； 将分块权重图与显著性图融合生成缺陷标记图，完成纹理织物瑕疵检测； 所述位于子图像边缘的分块作为待选纹理背景区域集合还包括如下步骤： 对子图像求取灰度共生矩阵，进一步得到熵及对比度特征，将两个灰度共生矩阵的上述特征组合成二维特征向量，作为该子图像的特征向量； 所述遍历图像所有分块，根据与纹理背景的偏差程度生成分块权重图，具体为： 根据每个分块的特征向量与纹理背景描述符的欧式距离作为权重值生成分块权重图； 所述根据每个分块的特征向量与纹理背景描述符的欧式距离作为权重值生成分块权重图，具体为： 设定阈值，若当前遍历子图像的特征向量与描述符Fmean的欧氏距离小于阈值，则将当前分块视为背景区域，在权重图中将此区域的像素值设为0，若欧氏距离大于阈值则将所计算得出的欧氏距离作为该分块的权重值，将权重值映射到分块权重图的像素值中。

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