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摘要:
对钢管细微裂缝的图像图谱分割时,在雨、雪气候下,容易出现生锈等情况,降低了采集的图像图谱特征的准确度,导致出现分割不准确的问题.为解决上述问题,提出细微裂缝图像序列动态目标检测和PCNN的图像特征提取法的钢管细微裂缝图像图谱分割技术.对细微裂缝预处理,结合细微图像序列背景估计算法排除生锈及自然环境带来误判的影响;然后进行灰度化和灰度级的处理,获取钢管细微裂缝图像样本,优化PCNN设定参数,实现钢管细微裂缝的图像图谱的准确分割.仿真结果表明,改进算法在分割时间、效果与去噪效果方面有明显的改善.证明了改进算法能提高细微裂缝图像图谱分割的准确度.
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文献信息
篇名 钢管细微裂缝的图像图谱分割技术研究与仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 图像图谱 钢管细微裂缝 分割技术
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 426-429
页数 4页 分类号 TU570
字数 3686字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王文发 延安大学计算机学院 78 432 12.0 17.0
2 许淳 延安大学计算机学院 34 125 7.0 10.0
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图像图谱
钢管细微裂缝
分割技术
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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