陈康
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：南昌航空大学测试与光电工程学院无损检测技术教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺更多>>
- 基于Grouplet-KPCA金属断口图像识别方法研究被引量：5
- 2016年
- Grouplet变换是一种崭新的方向性小波,可以在任意时间和空间上进行变换,拥有根据图像纹理结构自适应的改变基的能力,从而具有好的稀疏表示能力。基于此,将Grouplet变换引入到金属断口图像处理中,并结合核主成分分析(KPCA),提出了一种基于Grouplet-KPCA的金属断口图像识别方法,同时,提出的方法与基于小波-KPCA方法进行对比。实验结果表明,提出的方法克服了小波-KPCA识别方法只能获取图像有限的方向信息,取得了更高的识别率。Grouplet峭度相比于Grouplet熵,Grouplet峭度对断口图像的纹理变化更敏感,特别适于金属断口的特征提取,因而,基于Grouplet峭度-KPCA的金属断口特征提取取得了比基于Grouplet熵-KPCA的金属断口特征提取更高的识别效果。
- 李志农陈康闫敬文杨艳春
- 关键词：金属断口模式识别
