發(fā)布時(shí)間：2018-04-02 16:10

  本文選題：反對(duì)稱雙正交小波變換　切入點(diǎn)：邊緣檢測(cè)　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：針對(duì)多尺度規(guī)范化割在邊緣檢測(cè)時(shí)精度低以及求解特征向量耗時(shí)長等缺陷,提出一種基于多尺度降采樣規(guī)范化割的圖像裂紋檢測(cè)方法。該方法首先利用反對(duì)稱雙正交小波變換的半重構(gòu)特性對(duì)待測(cè)圖像的多個(gè)尺度進(jìn)行邊緣特征提取;其次結(jié)合各尺度的強(qiáng)度和位置特征構(gòu)建多尺度相似矩陣和多尺度規(guī)范化相似矩陣;然后對(duì)多尺度相似矩陣進(jìn)行降采樣并利用譜分割方法實(shí)現(xiàn)降采樣特征向量求解;最后利用多尺度規(guī)范化相似矩陣對(duì)降采樣特征向量進(jìn)行上采樣的乘法運(yùn)算并離散化后得到最終結(jié)果。在3個(gè)數(shù)據(jù)集的單一目標(biāo)圖像上進(jìn)行文中方法與多尺度規(guī)范化割等方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,不僅提高檢測(cè)精度,而且減少運(yùn)算時(shí)間。
[Abstract]:According to the multi-scale normalized cut edge detection accuracy is low, eigenvector time-consuming defect is proposed based on a multi-scale reduced image crack detection method standardized cut sampling. Using the method of multiple scales antisymmetric to the image reconstruction characteristics of semi biorthogonal wavelet transform for edge feature extraction; secondly, constructing multiscale similarity matrix and multi-scale normalized similarity matrix combined with the intensity and position characteristics of different scale; and then reduces the sampling and spectral segmentation methods down sampling feature vector to solve multiscale similarity matrix; finally, using multi-scale normalized similarity matrix multiplication of down sampling feature vectors for sampling and after discretization of the single target image to get the final result. In the 3 sets of data on the method and multiscale normalized cut method and the experimental results show that, It not only improves the detection precision, but also reduces the operation time.

【作者單位】： 昆明理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61461022,61761024)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1701134