ScratchDetection项目包含isodata的MATLAB代码博客，用于弱划痕检测。

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简介：
对于工业弱划痕检测，isodata的MATLAB代码博客提供了一种重要的解决方案。我们的研究成果主要体现在以下几个方面：首先，我们采用了多特征融合的方法，结合了双重注意力机制以及上下文融合辅助损失函数，从而能够更全面地提取和利用划痕检测所需的信息。其次，我们针对真实世界的工业数据集进行了比较实验，并取得了显著的成果。具体而言，我们的方法与现有的几种技术进行了对比：基于直方图的阈值处理方法[1]（CAGlasbey，“基于直方图的阈值算法分析”，CVGIP：图形模型和图像处理，卷。55，第532-537页，1993年）；矩保持阈值动能法[2]（W.Tsai，“Moment-preservingthresholding：一种新方法”，Comput.Vision图形图像处理，卷。29，第377-393页，1985年）；Kittler最小错误分类法[3]（Kittler,J&Illingwor）。

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客服

基于ISODATA的MATLAB代码博客 - ScratchDetection：弱划痕检测

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本博客介绍了一种使用MATLAB实现的基于ISODATA算法的弱划痕检测方法，旨在帮助读者理解和应用图像处理技术。对于基于多特征融合网络的工业弱划痕检测中的ISODATA方法，在Matlab代码博客上的贡献包括： 1. 多特征融合：通过引入双重注意力机制和上下文信息来增强模型性能。 2. 辅助损失函数设计：利用丰富的上下文信息，加速训练过程。在真实世界的工业数据集上进行比较实验的结果如下： - 原始缺陷图像 - 直方图基阈值处理方法[1] - 动量保持阈值法[2] - Kittler最小错误分类法[3] - ISODATA算法 [4] - Yen的方法 [5] - GarborBased 方法 [6] - 我们提出的新方法参考文献： [1] C. Glasbey，“基于直方图的阈值算法分析”，CVGIP：图形模型和图像处理，卷。55，第532-537页，1993年。 [2] W.Tsai，“Moment-preservingthresholding：一种新方法”，Comput.Vision 图形图像处理，卷。29，第 377-393 页，1985 年。 [3] Kittler, J. & Illingworth

Matlab划痕检测代码包RAR版

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本资源提供了一个用于在MATLAB环境下进行划痕检测的代码包，包含多种算法及示例图像，适用于科研和工程应用。下载后为RAR压缩文件格式。解压后可以直接运行三个可执行文件：finish1、finish2 和 finish3，它们分别代表三种不同的处理方法。其他文件需要自行探索。摘要：本段落采用开运算、直方图均衡化变换以及提取梯度等三种预处理方式对图像进行优化，并通过开运算与闭运算减少背景噪音，同时利用直线霍夫变换来识别划痕。我们对比了这三种方法的检测率、误测率、准确率及运行时间。结果显示，使用提取梯度法时，检测率达到最高的89.73%，效果较为理想；而采用开运算法则具有最低的误测率1.08%和最短的平均耗时（0.20秒）。综合考虑准确性后得出结论：直接运用开运算进行预处理的方法表现最佳，并且这一划痕检测技术还有较大的改进空间。

ISODATA的MATLAB代码博客-基于RGB的ISODATA算法

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本博客提供了一种使用MATLAB实现的基于RGB颜色空间的ISODATA聚类算法的详细代码和教程，适用于图像处理和机器学习初学者。 ISODATA的MATLAB代码博客介绍了ISODATA算法的应用。该文章讨论了如何使用RGB数据实现ISODATA算法（ISODATAALGORITHM(RGB)）。

MATLAB环境下裂痕与划痕检测算法实现RAR_裂痕检测_分割_划痕检测

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本研究在MATLAB环境中开发了针对裂痕与划痕的有效检测算法。通过图像分割技术精准识别并分析材料表面缺陷，提升工业检测效率和准确性。基于MATLAB的裂痕和划痕检测方法可以识别三种不同类型的划痕。通过调整背景差异以及考虑不同程度的划痕影响，该方法能够有效地从图像中分割出目标区域。

关于ISODATA的Matlab代码——图像分割算法博客

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本博客介绍了ISODATA（迭代自组织数据分析）算法在Matlab中的实现，并探讨了其应用于图像分割的效果与优化方法。使用Isodata方法在MATLAB中进行图像分割可以通过阈值实现。Isodata与Otsu都是基于阈值的图像分割技术。 Isodata算法的具体步骤如下： 1. 计算图像的直方图。 2. 求取平均值。 3. 进行循环操作，直到前一个阈值不再等于下一个阈值： - previousThreshold = nextThreshold - m1 = mean(new, 1, round(previousThreshold)) - m2 = mean(new, round(previousThreshold + 1), len(new)) - nextThreshold = (m1 + m2) / 2 - nextThreshold = round(nextThreshold) 4. 根据阈值将图像转换为二值图像：高于阈值的像素设置为255，低于或等于阈值的像素设置为0。

ISODATA的MATLAB代码博客——基于ISODATA算法的多光谱图像无监督分类.cluster

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本博客提供了一个详细的ISODATA算法实现教程及MATLAB代码示例，专注于多光谱图像的无监督分类。通过该资源，读者可以深入理解ISODATA聚类过程，并应用于实际图像处理项目中。 ISODATA的MATLAB代码博客介绍了迭代自组织数据分析技术（ISODATA）方法。该方法是对k-means聚类算法的一种改进，克服了k-means的一些缺点，并且对于多光谱图像的无监督分类非常有效。

划痕瑕疵检测

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划痕瑕疵检测是一种用于识别产品表面划痕和其他缺陷的技术。通过自动化视觉系统和机器学习算法，该技术能高效准确地评估产品质量，确保消费者获得无瑕商品。在IT行业中，图像处理是一项关键技术，在质量控制和自动化检测领域尤为重要。划痕缺陷检测是这类应用的关键环节之一，用于检查产品表面是否存在瑕疵如划痕、斑点等，以确保产品的质量和安全性。本项目利用OpenCV3库提供了一种高效且清晰的解决方案。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像和视频处理工具，在机器学习、深度学习以及计算机视觉的各种任务中广泛应用。作为它的第三个主要版本，OpenCV3包含了许多改进和新特性，例如增强的图像处理函数、更高效的算法及对深度学习框架的支持。划痕缺陷检测的核心在于三个步骤：预处理、特征提取与异常检测。首先，在预处理阶段去除噪声以提高图像质量；这通常包括灰度化、直方图均衡化以及滤波（如高斯或中值滤波）等操作，有助于突出并清晰显示可能存在的划痕。接着是特征提取环节，这是识别划痕的重要步骤之一。OpenCV3提供了多种方法来提取局部特征，例如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（快速ORB）。在本项目中可能会使用如Canny边缘检测或Hough变换等算法定位潜在的划痕边界。异常检测旨在确定图像中的瑕疵是否存在。这可以通过阈值分割、形态学操作或者机器学习模型来实现，例如支持向量机或随机森林分类器。对于简单的二进制图象来说，通过设定适当的阈值可以有效地区分出划痕和背景；而复杂场景则可能需要训练一个能够区分划痕与非瑕疵区域的分类器。从代码结构上看，该项目应包含处理图像所需的函数（预处理、特征提取及异常检测等）。整个项目应该拥有清晰明了且详细注释过的文件列表“huahen”，以便于其他开发者理解和复用。这包括主程序、配置数据集和结果输出文件等内容。基于OpenCV3的划痕缺陷检测系统结合了图像处理技术，机器学习方法与特征提取技巧，在提升工业产品质量控制自动化程度方面表现出色。通过此项目的学习实践，不仅可以掌握OpenCV的基础应用方式，还能在实际问题中灵活运用这些知识解决相关挑战。

ISODATA的MATLAB代码实现-简易版：适用于大学项目的ISODATA算法实现...

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本资源提供了一种简化的ISODATA聚类算法的MATLAB代码实现，专为学生项目设计。它易于理解和修改，适合作为学习或研究的基础框架。 ISODATA的MATLAB代码实现是一个简单的版本，适用于大学作业使用。尽管这个版本远非优化，但可以免费使用、编辑和复制。 Isodata算法需要以下输入参数： - kinit：初始簇的数量； - nmin：每个簇中的最小元素数量； - imax：最大迭代次数（达到此值时循环结束）； - dmax：集群的最大标准偏差； - lmininit：两个集群之间的最小距离； - pmax：每次迭代中合并的最多次数； - data：用户提供的数据，以n维元组列表的形式提供； - 数据维度：表示数据中的特征数量。 Isodata算法输出如下： - 簇数（k）: 表示最终形成的簇的数量。 - 簇中心: k个n维元组的列表，每个元素代表一个簇的中心点。 - 簇: n维元组的k个列表组成的列表，表示各个聚类中的数据。

包含划痕与无划痕的白色表面数据集（35张含划痕，166张无划痕）

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本数据集包含了201张图片，旨在研究和分析白色表面上划痕的影响。其中，35张图片展示有明显的划痕痕迹，而其余166张则保持光滑无瑕的状态，适用于机器视觉与图像处理领域的研究。白色表面划痕数据集包含35张有划痕的图片和166张无划痕的图片。