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识别中的应用-数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚
添加时间:2018-11-18
针对当前多级模糊熵算法在分割人体红外图像时,存在划分数需人工指定,全局划分导致熵的信息度量精度受背景干扰,分割精度不高等问题,提出了非监督层次化模糊相关分割。首先采用熵率法将图像划分为若干超像素,确保区域一致性,提高后续处理效率;随后,用准确度量划分适当性的模糊相关来描述图像,构建模糊相关图割2-划分算子,提高层次化分割中单步分割的精度。2-划分算子的核心思想是利用提出的递推计算策略,快速搜索最大模糊相关时目标和背景的划分概率,并用其来设置图割的数据项,实施超像素的模糊相关图割2-划分。识别中的应用-数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机最后将2-划分算子与自顶向下的非监督层次化分割策略相结合,迭代地对目标超像素区域实施2-划分,自适应确定划分数,获得人体目标。实验结果表明:较常用算法,该算法不但能自动确定划分数,而且分割精度还提高了约18%,运行时间约为3.8s,能有效用于人体红外图像分割的工程实践中针对铁谱图像磨粒识别中异类信息综合利用率较低的问题,提出多层次信息融合的铁谱图像磨粒识别方法。 本文由公司网站 张家港蔬菜大棚滚圆机网站
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转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji.org/首先,在铁谱图像二值化分割的基础上进行二值滤波,结合彩色铁谱图的R、G、B三分量,实现铁谱图像的彩色滤波。其次,以实际采集的磨粒图像样本为例,提取滤波后二值图像的形态特征,以及滤波后彩色图像的颜色特征;在特征层利用PCA对异类特征进行维数约简,并结合SVM和k-fold交叉验证,实现形态特征和颜色特征的特征层融合;在决策层将异类特征的SVM概率输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配函数,实现形态特征和颜色特征的决策层融合。通过与形态学滤波结果对比,验证了本文提出滤波方法的优越性;其次,不同层次的信息融合结果表明,与单独使用颜色特征和形态特征相比,异类信息融合后可实现优势互补,有效提高故障磨粒的识别准确率。 识别中的应用-数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站 张家港蔬菜大棚滚圆机网站
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