【英文题名】
Wavelet Transform Based on Bending Fracture of Air Component of the Image Recognition Method
【作者】
聂鹏 ;
【导师】
李志农 ;
【学位授予单位】
郑州大学 ;
【学科专业名称】
机械电子工程
【学位年度】
2011
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
郑州大学
【网络出版投稿时间】
2011-11-18
【基金】
国家自然科学;
【关键词】
Bandelet变换 ;
小波变换 ;
Bandelet熵 ;
特征提取 ;
模式识别 ;
图像去噪 ;
图像增强 ;
BP网络 ;
脉冲耦合神经网络 ;
【英文关键词】
Bandelet transform ;
Wavelet Transform ;
Bandelet entropy ;
Feature Extraction ;
Pattern Recognition ;
Image denoising ;
Image Enhancement ;
BP network ;
Pulse Cuopled Neural Networks ;
【中文摘要】
本论文是在国家自然科学基金(50775208、51075372)和无损检测技术教育部重点实验室开放基金(No.ZD200829003)资助下,针对传统的金属断口图像处理方法存在的不足,将Bandelet变换应用于金属断口图像处理中,提出了基于Bandelet变换的金属断口图像处理方法,取得了比较好的创新性成果。其主要内容包括以下几个方面:
第一章,论述了本课题的提出及其研究意义。综述了金属断口图像识别国内外研究现状和Bandelet变换的国内外发展现状,提出了本论文的主要内容及创新之处。
第二章,论述了小波变换理论及其在断口图像识别中存在的不足。在此基础上,论述了第二代Bandelet变换的理论和算法。通过仿真实验,说明Bandelet变换与小波变换在断口图像处理中的不同和优点。本章的内容是整篇论文的理论基础。
第三章,提出了基于Bandelet变换的会属断口图像消噪方法。在提出的方法中,首先用对带噪声的金属断口图像进行四叉树分割,同时得到各分割区域内的最佳几何流方向,并沿Bandelet块的最佳几何方向进行曲波变换,最后利用SUREShink计算各Bandelet块的自适应阈值,然后...
【英文摘要】
This thesis is supported by the non-destructive testing technology(50775208、51075372), Ministry of Education Research (No.ZD200829003), the traditional image processing method of metal fracture weaknesses, Bandelet transform is applied to the fracture image denoising, enhancement, pattern recognition and neural networks will be introduced to Bandelet transform based identification method of nonlinear feature extraction were obtained better innovation results. The primary contents of this study involve the f...
【更新日期】
2011-12-31
【相同导师文献】
导师:李志农 导师单位:郑州大学 学位授予单位:郑州大学
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