基于经验Ridgelet-2DPCA的断口图像识别方法研究
李志农
吴伟校
1.南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌,3300632.南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌,330063
摘要：经验Ridgelet变换具有方向选择性和自适应分解能力,2DPCA可直接利用原始图像构建协方差矩阵.结合经验Ridgelet变换和2DPCA的各自优点,提出了一种基于经验Ridgelet-2DPCA金属断口图像识别方法.同时将提出的方法与Ridgelet-2DPCA、经验Ridgelet-PCA识别方法相比较,实验结果表明,提出的方法中的二维固有模态分量比Ridgelet系数具有更丰富的特征信息,2DPCA相比于PCA,图像结构信息更加完整,因而,提出的经验Ridgelet-2DPCA的金属断口识别方法取取得了比经验Ridgelet-PCA、Ridgelet-2DPCA更好的识别效果.
关键词：经验Ridgelet变换二维主成分分析金属断口模式识别
分类号：O329(振动理论)
资助基金：国家自然科学基金(51261024)国家自然科学基金(51675258)江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150699)国家重点研发计划(2016YFF0203000)
论文发表日期：2019-01-01
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）
页数：5( 840-844 )
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