基于Grouplet-KPCA金属断口图像识别方法研究
李志农1
陈康1
闫敬文2
杨艳春2
1.南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌,3300632.汕头大学工学院,汕头,515063
摘要：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.
关键词：Grouplet变换核主成分分析(KPCA)金属断口特征提取模式识别
分类号：TG113(金属学与热处理)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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