Automatic Detection of Texture-defects using  Texture-periodicity and Jensen-Shannon Divergence

V. Asha; N.U. Bhajantri; P. Nagabhushan

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자료유형: 학술저널

저자정보: V. Asha N.U. Bhajantri P. Nagabhushan

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제8권 제2호

발행연도: 2012.1

수록면: 359 - 374 (16page)

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In this paper, we propose a new machine vision algorithm for automatic defect detection on patterned textures with the help of texture-periodicity and the Jensen-Shannon Divergence, which is a symmetrized and smoothed version of the Kullback-Leibler Divergence. Input defective images are split into several blocks of the same size as the size of the periodic unit of the image. Based on histograms of the periodic blocks, Jensen-Shannon Divergence measures are calculated for each periodic block with respect to itself and all other periodic blocks and a dissimilarity matrix is obtained. This dissimilarity matrix is utilized to get a matrix of true-metrics, which is later subjected to Ward's hierarchical clustering to automatically identify defective and defect-free blocks. Results from experiments on real fabric images belonging to 3 major wallpaper groups, namely, pmm, p2, and p4m with defects, show that the proposed method is robust in finding fabric defects with a very high success rates without any human intervention

#Periodicity #Jensen-Shannon Divergence #Cluster #Defect

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