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（1） 首先概述本文的研究背景、国内外相关研究现状、研究目的及意义，然后介绍了主要内容及研究思路。
（2） 介绍了中值滤波法、邻域平均法及高斯滤波法等图像预处理方法；介绍了图像颜色空间及其色差距离的计算方法，然后阐述了染色品色差检测系统的设计原理结构，包括光源照明系统设计、摄像头的选型及采集卡的选择。
（3） 主要对染色品的样本进行了深入分析，并且从样本的颜色信息、纹理信息等方面研究了样本的颜色直方图、颜色矩、LBP 纹理特征。在此基础上，将灰色系统的关联度分析引入到本文的染色品色差检测系统中，最终提出了一种基于分块思想的直方图与灰关联度融合的数据建模方法，为染色品的自动分类奠定了数据模型的基础。
（4） 首先分析了几种常用的分类算法如基于弱级联分类器 AdaBoost 算法、支持向量机算法的原理及性能。在此基础上，提出了一种基于 LBP-LAB-GRA 多维特征的MWSVM 自动色差分类算法，取得了比较好的分类效果。
（5） 针对基于直方图的亮度校正算法、基于同态滤波的亮度校正算法进行研究与分析，最终将基于小波理论的光照校正算法引入到染色布匹的光照不均校正中。通过试验比较，本文采用的基于小波理论的光照校正算法可以有效地对布匹的颜色进行光照校正。
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