织物疵点检测是纺织品质量控制系统中一个核心环节，直接影响着系统的性能。从纹理复杂的织物图像中检测形态多样的疵点具有重要的应用价值。该问题的解决也有利于对其它工业产品表面缺陷检测提供新的解决思路。现有织物疵点检测多采用传统模式识别的方法，如统计分析、频谱分析等。近年来，受压缩感知和稀疏表示理论的推动，低秩稀疏矩阵分解模型在图像处理和模式识别中也获得广泛的应用，并且在目标检测中达到很好地检测效果。对于织物图像，视觉上具有高度冗余性，相对于自然图像中的目标检测，织物疵点检测能够更好地符合了低秩稀疏矩阵分解模型。因此本书对基于低秩分解的织物疵点检测方法进行研究，提出多种有效的检测方法。并通过实验验证了所提方法的有效性。

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