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文檔簡介
1、本論文是在國家自然科學基金(51075372)和無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室開放基金(No.ZD200829003)資助下,將輪廓波(Contourlet)變換應(yīng)用于金屬斷口圖像處理中,并在此基礎(chǔ)上,深入研究了基于Contourlet變換的金屬斷口圖像處理方法,取得了一些創(chuàng)新性成果。本論文的主要內(nèi)容包括以下幾個方面:
第一章,論述了本課題的提出及其研究意義,綜述了金屬斷口圖像的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并對Contourlet變換的
2、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了闡述,提出了本論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處。
第二章,針對小波變換在圖像處理領(lǐng)域中的不足,論述了Contourlet變換的基本理論和算法,同時,通過仿真實驗對比了Contourlet變換和小波變換在圖像處理中的優(yōu)缺點,給出了離散Contourlet變換的特性。本章的內(nèi)容是整篇論文的理論基礎(chǔ)。
第三章,針對Contourlet變換在圖像處理中存在的低頻變換產(chǎn)生冗余性的不足,即Contourlet
3、變換中的拉普拉斯分解是有冗余的,并考慮到Grouplet變換是基于圖像幾何流最佳稀疏表示的正交變換,可以最大限度的利用圖像的幾何特征,提出了一種無冗余的基于Grouplet-Contourlet變換的金屬斷口圖像去噪和增強方法,提出的方法利用Grouplet變換代替Contourlet變換中的拉普拉斯塔形分解,消除了Contourlet變換的冗余性。同時,將提出的算法與基于傳統(tǒng)的小波變換和Contourlet變換的圖像去噪和增強算法進行
4、了對比分析。實驗結(jié)果表明,該算法優(yōu)于基于傳統(tǒng)的小波變換和Contourlet變換的圖像去噪和增強算法,提高了去噪和增強圖像的峰值信噪比,同時也很好的保留了圖像的輪廓信息。
第四章,基于小波的Contourlet變換是一種新的無冗余和完美重構(gòu)的變換,與小波變換和Contourlet變換相比較,能更好地挖掘圖像的方向、紋理等信息。脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)是一種可視化貓激勵的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有同步脈沖發(fā)放和全局耦合等特性,它不需
5、要學習或者訓練,能從復雜背景下提取有效信息。結(jié)合兩種方法的各自的優(yōu)點,提出了一種基于WBCT-PCNN的圖像融合方法。在提出的方法中,首先對待融合的兩幅圖像進行WBCT變換,然后對得到的各對應(yīng)的低頻和高頻子帶系數(shù)采用PCNN融合規(guī)則選取融合系數(shù),最后對融合后的子帶系數(shù)采用逆WBCT變換生成融合圖像。同時,將提出的算法與基于PCNN、小波-PCNN、Contourlet-PCNN、NSCT-PCNN的融合算法進行了對比分析。實驗結(jié)果表明,
6、該算法在圖像融合方面具有一定的優(yōu)勢。
第五章,將峭度的概念和Contourlet變換引入到金屬斷口圖像處理中,并結(jié)合Contourlet變換和峭度的各自優(yōu)點,給出了Contourlet峭度的定義和算法,與L1范數(shù)、平均能量相比較,Contourlet峭度能夠更敏感地反映金屬斷口的紋理特征,并且對方向不敏感。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于Contourlet峭度的金屬斷口圖像識別方法。該方法首先對金屬斷口圖像進行三級Contou
7、rlet變換,將各個頻帶輸出的峭度作為斷口識別的特征,輸入到分類器中進行識別。同時,提出的方法還與基于厶范數(shù)和平均能量的識別方法進行了比較。試驗結(jié)果表明,提出的方法是有效的。
關(guān)聯(lián)向量機(relevence vectormachine,RVM)具有很好的泛化能力,能對類別的歸屬給出一種概率度量。本章還結(jié)合RVM和Contourlet變換各自的優(yōu)點,提出了一種基于Contourlet-RVM金屬斷口圖像識別方法。在提出的方法
8、中,首先對金屬斷口圖像進行兩級Contourlet變換,將各個頻帶輸出的厶范數(shù)作為斷口識別的特征,然后采用RVM分類器進行分類。同時,提出的方法還與Contourlet-SVM識別方法進行了對比分析。實驗結(jié)果表明,提出的方法是有效的,不論在正確識別率方面,還是在訓練速度方面,Contourlet-RVM識別方法都優(yōu)于Contourlet-SVM識別方法。
第六章,對本論文的研究工作進行了總結(jié),并提出了值得進一步研究的問題。
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