收藏本站
《国防科学技术大学》 2010年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于纹理分析的视觉检测方法与应用研究

孙慧贤  
【摘要】: 机器视觉是用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制的技术。该技术具有显著优势和良好的发展前景,已经取得了广泛的应用。视觉检测是机器视觉理论与技术在检测领域的应用。纹理表面缺陷检测是视觉检测中的重点和难点。论文围绕纹理图像分析及应用,深入研究了纹理特征描述方法、纹理表面缺陷检测方法、纹理分析在视觉检测中的应用等问题。主要内容及创新点如下: 将离散序列的列率特性应用于图像纹理特征描述,提出一种基于局部Walsh谱的多尺度旋转不变纹理特征描述方法。视觉检测中图像旋转会给特征提取带来较大干扰,且单一尺度纹理特征无法全面有效地描述待测物表面纹理。利用离散Walsh变换功率谱的循环移位不变性,实现了图像纹理特征旋转不变性,同时可以有效提取不同尺度纹理特征。基于序列的列率特性,构造了新的两族局部Walsh谱,并揭示了局部Walsh谱与局部二值模式之间的联系。纹理分类和纹理分割实验结果表明:局部Walsh谱具有较好的纹理鉴别能力和良好的旋转不变性,且实现简单,计算量小等优点。 研究用复数小波系数相位信息描述图像纹理特征,提出一种结合双树复数小波系数幅度和相位统计分布模型的特征提取方法。双树复数小波相比传统实数小波的显著特征之一是能够提供相位信息,但在图像纹理分析中小波系数相位信息的利用是一个难点。首先对双树复数小波各子带系数的相位和幅度进行局部差分运算,然后利用循环正态分布和广义高斯分布分别描述子带系数相位和幅度的边缘统计特性,最后用各方向子带系数统计分布模型参数组成特征向量描述纹理特征。纹理分类实验结果表明:综合利用双树复数小波系数幅度和相位的边缘统计分布可以有效描述纹理特征,分类效果显著高于基于实数离散小波的纹理特征提取方法。 从图像空域特征出发,研究利用单类分类的统计方法检测纹理表面缺陷。针对单类分类器模型参数优化选择难的问题,提出一种基于体积占空比的参数优化选择方法,用于支持向量数据描述分类器的核参数选择。通过计算样本影响区域体积和分类域体积之比,得到单类分类器的体积占空比。利用分类器体积占空比描述分类器边界对目标样本分布的拟合程度,指导分类器参数的优化选择。在此基础上,采用支持向量数据描述等单类分类器对砂纸、瓷砖、铸件等随机纹理表面缺陷进行检测。实验结果表明:采用体积占空比可以有效指导支持向量数据描述核参数的优化选择;通过对正常纹理表面样本学习,单类分类器能够有效检测出随机纹理表面缺陷。 从纹理图像频谱特性出发,研究利用频域特征消除图像纹理背景,同时增强局部异常的途径,提出一种基于双树复数小波重构的纹理表面缺陷检测方法。在分析纹理图像双树复数小波各子带系数共生矩阵特性的基础上,设计了分解层数确定和重构系数选择的算法。通过选择合适的分解层数,消除含纹理信息丰富的细节系数,然后进行小波重构,将复杂的纹理表面缺陷检测问题转化为无纹理表面缺陷检测,利用简单的阈值法即可完成检测。实验结果表明,这种方法适合用于各向异性(规则性)纹理表面的缺陷检测,检测效果优于现有的基于实数离散小波的方法。 以某型航空发动机均压孔径向裂纹视觉检测为背景,研究了圆形轮廓检测和孔类部件径向裂纹识别方法。为了保证圆检测的准确性和可靠性,同时降低Hough变换的计算量,提出一种模糊快速Hough变换算法。采用局部梯度信息降低参数空间的维数,对参数空间进行多分辨率分级,由粗到精逐步细化参数空间,减少无用的积累矩阵,降低计算的复杂度,采用模糊投票的方法减少边缘像素位置和梯度方向等误差对检测准确性的干扰。针对孔类部件径向裂纹的视觉检测,提出基于链码分析和基于纹理分析的两种裂纹识别方法,并对两种方法进行实验验证和比较。实验结果表明,模糊快速Hough变换算法可以快速准确地检测出待测目标的圆形轮廓;基于链码分析的方法和基于纹理分析的方法的检测准确率分别为91.2%和95%,由于基于纹理分析的方法综合利用了区域内边缘的密度和方向,其准确率更高,受反光和阴影的干扰小。 针对飞机骨架构件铆接部位、操纵钢索等不易接近且表面特征复杂部位的外场检测需求,设计并实现了相关的基于纹理分析的视觉检测算法。对骨架构件铆接部位表面异常检测时,采用LWS和Radon变换标准差描述铆接兴趣区域的纹理特征,实现图像的旋转不变和缩放不变,同时抑制光照引起的图像灰度等级变化的影响,利用k-NN单类分类器实现检测。对操纵钢索纹理表面缺陷检测时,用纹理分割方法识别钢索边界,并确定兴趣区域,采用一致性检验法和双树复数小波重构法进行检测。实验结果表明:基于纹理分析的视觉检测方法可有效地检测出飞机骨架构件铆接部位和操纵钢索表面的异常与缺陷;该视觉无损检测系统能延伸人眼视距,增大检测的可达范围,对特定部位能够利用机器视觉检测技术辅助检测人员做出判断。以上研究结果表明,在无损检测中应用机器视觉检测技术,可以克服目视检测的局限性,增大检测的可达范围,提高检测的准确性和自动化程度。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘路;基于改进支持向量机和纹理图像分析的旋转机械故障诊断[D];天津大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘妍;基于机器视觉的锂电池极片涂布缺陷检测系统设计[D];中北大学;2012年
2 胡永芳;基于纹理特征的钢板表面缺陷检测技术研究[D];昆明理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 丁鹏;李长有;马齐爽;姚红宇;;基于小波的航空发动机叶片孔探损伤检测[J];北京航空航天大学学报;2006年12期
2 张玉华;孙慧贤;罗飞路;曹雄恒;;一种用于盘孔裂纹检测的差动式涡流探头的设计与实现[J];传感技术学报;2008年06期
3 陈堂敏;;基于阻尼LSQR算法层析成像技术在铸件缺陷检测中的应用[J];电工技术学报;2006年11期
4 贡玉南,华建兴,黄秀宝;Fabric Defect Detection Using GMRF Model[J];Journal of China Textile University(English Edition);1999年03期
5 罗云林,孟娇茹;基于小波变换和立体视觉的发动机内窥研究[J];辽宁工程技术大学学报;2005年04期
6 汪太月;李志明;;一种广义高斯分布的参数快速估计法[J];工程地球物理学报;2006年03期
7 吴海滨;张杰;陈军;肖峰;;基于CCD成像的轮箍表面荧光磁粉探伤方法及缺陷图像处理研究[J];大气与环境光学学报;2006年05期
8 刘洪臣;陈忠建;冯勇;;X射线管道焊缝探伤中的视觉同步技术[J];光电子·激光;2006年06期
9 蔡蕾;王珂;张立保;;基于局部二值模式的医学图像检索[J];光电子.激光;2008年01期
10 蔡蕾;张春雨;李斌;王琪;;基于Q-shift双树复数小波系数的纹理图像检索[J];光电子.激光;2009年09期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 李立轻;基于计算机视觉的织物疵点自动检测研究[D];东华大学;2003年
2 乔玉龙;小波在纹理图像处理中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
3 严奉霞;复数小波理论及其在图像去噪与增强中的应用研究[D];国防科学技术大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 樊红梅;凸轮轴表面缺陷全自动检测中数字图像处理与识别的研究[D];河海大学;2002年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邢青青;罗新斌;;基于小波去噪和机器视觉的边缘检测[J];四川有色金属;2009年01期
2 李祥阳;严洁;;往复机构混沌振动响应特征辩识[J];四川有色金属;2010年02期
3 王从科;李金鹿;李根臣;张霞;赵付宝;张永侠;李茂东;;环氧树脂拉伸损伤过程的声发射特性研究[J];工程塑料应用;2009年11期
4 王从科;李金鹿;张霞;赵付宝;杨雪艳;张吉雷;;PE纤维胶丝束拉伸损伤过程的声发射特性研究[J];工程塑料应用;2010年01期
5 李多田;张伟林;;结构无损检测与小波分析方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年03期
6 刘立波;基于数学形态学的二值图像骨架抽取算法[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2004年01期
7 赫健;王克成;李洪海;;白线焊缝跟踪系统中的图像处理方法[J];鞍山科技大学学报;2007年03期
8 魏勤,张迎元,尤建飞;碳化硅颗粒增强铝基复合材料的SiC体积比测定[J];兵器材料科学与工程;2004年06期
9 车俊铁,侯强,于静;兵器零部件微裂纹检测方法的对比分析[J];兵器材料科学与工程;2005年05期
10 徐猛;李宇涛;徐彦霖;李建文;;粘接层厚度对粘接质量超声检测的影响分析[J];兵器材料科学与工程;2008年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李树娟;张永丽;;250吨钢包车车轮轴的热处理工艺技术分析[A];“豫兴热风炉杯”2011曹妃甸绿色钢铁高峰论坛暨冶金设备管理经验交流会论文集会刊[C];2011年
2 季铮;张剑清;詹总谦;;基于特征不变量的目标识别定位方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 刘磊;王永骥;;基于单目视觉的机器人动态目标识别与跟踪[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 周艳;唐权华;金炜东;;基于自适应噪声检测的彩色图像插值滤波算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 朱寅;吴敏;曹卫华;何勇;;基于小波分解与图像增强的高炉红外图像处理方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 黄进;胡英;马孜;汪洋;;弧形扫描系统关键技术研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 李迎春;刘培培;侯燕;明艳杰;;管道盗警信号能量分布特征的小波包分析[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 陈文颉;刘劲;甘名刚;;基于NMI特征匹配及位置预测的目标自动跟踪及其DSP实现[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 刘伟锋;张卓;王延江;;基于光线衰减的深度获取方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
10 ;Data-driven Process Monitoring Method Based on Dynamic Component Analysis[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王玉全;基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 刘营;雷达图像编码器的并行处理研究与实现[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 沈郑燕;声纳图像去噪与分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 王文标;基于视觉测量的快速再制造成形系统关键技术研究[D];大连海事大学;2010年
10 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 饶吉来;基于图像处理的型面联接件检测技术研究[D];河南理工大学;2010年
2 余亮;基于DSP的注射器针头合格检测方法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 张倩;异形航空构件的专用超声换能器研制及检测应用[D];南昌航空大学;2010年
4 张颜艳;奥氏体不锈钢组织超声无损评价研究[D];南昌航空大学;2010年
5 朱志斌;基于金属材料的扰动磁场检测技术研究[D];南昌航空大学;2010年
6 魏运飞;金属薄板的兰姆波成像检测方法研究[D];南昌航空大学;2010年
7 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
8 孙静;基于双目立体视觉的多相机三维重建技术实现[D];山东科技大学;2010年
9 宗雯雯;基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用[D];山东科技大学;2010年
10 郑纪业;基于H.264的校园视频监控系统的设计与实现[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 马昕;刘长龙;张贝克;;一种基于机器学习的专家系统知识获取方法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2008年05期
2 米林;马亚洲;郝建军;康洪涛;薛显光;;一种基于Canny理论的边缘提取改进算法[J];重庆理工大学学报(自然科学版);2010年05期
3 尹伟;章卫国;宁东方;孙勇;李斌;;基于差分进化交叉验证SVM的飞控系统传感器故障预测学习算法研究[J];传感技术学报;2008年11期
4 袁玉萍;邹艳华;;基于支持向量机LOO误差估计的研究[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2009年04期
5 戴永年,杨斌,姚耀春,马文会,李伟宏;锂离子电池的发展状况[J];电池;2005年03期
6 辛斌杰;余序芬;吴兆平;;应用图像分析技术自动识别织物的组织结构[J];东华大学学报(自然科学版);2011年01期
7 冯志鹏,杜金莲,宋希庚,迟忠先,葛玉林,孙玉明;粗糙集与神经网络集成在故障诊断中应用研究[J];大连理工大学学报;2003年01期
8 易伟建;段素萍;;基于Hilbert-Huang变换的框架结构非线性地震响应分析[J];动力学与控制学报;2007年03期
9 刘伟;徐伟栋;厉力华;;用于纹理检索的多尺度复杂性纹理描述子[J];电路与系统学报;2011年01期
10 吴平川,路同浚,王炎;带钢表面自动检测系统研究现状与展望[J];钢铁;2000年06期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李立轻;基于计算机视觉的织物疵点自动检测研究[D];东华大学;2003年
2 陈向伟;机械零件计算机视觉检测关键技术的研究[D];吉林大学;2005年
3 高宏力;切削加工过程中刀具磨损的智能监测技术研究[D];西南交通大学;2005年
4 赵向阳;基于神经网络的钢板表面缺陷识别若干问题的研究[D];大连理工大学;2006年
5 占勇;基于支持向量机的电能质量分析和负荷建模研究[D];上海交通大学;2007年
6 尹传环;结构化数据核函数的研究[D];北京交通大学;2008年
7 杨铁滨;基于机器视觉的陶瓷球表面缺陷自动检测技术研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
8 张洪涛;钢板表面缺陷在线视觉检测系统关键技术研究[D];天津大学;2008年
9 彭向前;产品表面缺陷在线检测方法研究及系统实现[D];华中科技大学;2008年
10 吴青;基于优化理论的支持向量机学习算法研究[D];西安电子科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 王磊;基于机器视觉的电池表面缺陷检测技术研究[D];中国科学技术大学;2011年
2 侯艳丽;基于小波变换和聚类技术的纹理分割算法研究[D];河南大学;2005年
3 陈勇;基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计[D];天津大学;2006年
4 徐秋景;基于空间灰度共生矩阵和Hu不变矩的东北虎个体识别[D];东北林业大学;2009年
5 孙正军;基于图像边缘提取的电池极片瑕疵检测研究[D];中南大学;2009年
6 于占江;基于计算机视觉的小型环件表面缺陷检测系统研究[D];长春理工大学;2010年
7 刘学山;基于机器视觉的锂离子电池极片检测系统的研究与设计[D];华南理工大学;2010年
8 郭平;基于机器视觉的钢板表面缺陷检测技术研究[D];南昌大学;2010年
9 马文英;多光谱掌纹识别波段选择方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 丁鹏;马齐爽;李长有;姚红宇;;基于小波的非线性模型的孔探图像压缩[J];北京航空航天大学学报;2006年02期
2 黄平捷;侯迪波;周泽魁;;多层导电结构缺陷电涡流扫描检测信号预处理技术研究[J];传感技术学报;2006年01期
3 赵谊,高尔根,赵振东,郭明珠,刘同庆;三维场地波动传播的快速射线追踪法[J];地震工程与工程振动;2001年02期
4 叶桦,章国宝,陈维南;基于小波变换的纹理图像分割[J];东南大学学报;1999年01期
5 金延龙,杨明芝,赵卫明,施行觉,许文俊,李光泉;利用区域台网记录的直达、反射和折射波反演宁夏及邻区地壳P波三维速度结构[J];地震学报;1999年04期
6 焦李成,保铮;子波理论与应用:进展与展望[J];电子学报;1993年07期
7 焦李成,谭山;图像的多尺度几何分析:回顾和展望[J];电子学报;2003年S1期
8 薄华;马缚龙;焦李成;;图像纹理的灰度共生矩阵计算问题的分析[J];电子学报;2006年01期
9 付丽华,李宏伟,张猛;基于小波变换的复杂噪声背景中谐波恢复方法[J];工程地球物理学报;2005年01期
10 范重庆;利用BP神经网络识别数字图像[J];高等函授学报(自然科学版);2004年06期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 朱培民;俞国柱;王家映;;地震信号的对称性、高斯性及其检测方法[A];2001年中国地球物理学会年刊——中国地球物理学会第十七届年会论文集[C];2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 周航军;纹理合成算法的研究与应用[D];南京理工大学;2004年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邱泓;张辉;;基于机器视觉的玻璃瓶码垛机检测与搬运系统设计[J];仪表技术与传感器;2010年04期
2 蔡晋辉;张光新;周泽魁;;基于立体视觉的杂质检测方法设计[J];光电子.激光;2005年12期
3 蒋益女;徐从富;;结合纹理分析和SVM的苹果梗蒂和缺陷识别方法[J];计算机工程与应用;2008年01期
4 王李冬;邰晓英;巴特尔;;基于小波变换纹理分析的医学图像检索[J];中国医疗器械杂志;2006年02期
5 应宏微;宋加涛;杨忠秀;任小波;;车牌定位算法研究[J];电视技术;2007年01期
6 刘兴宝;袁道成;;基于纹理分析的小波变换图像清晰度评价方法研究[J];仪器仪表学报;2007年08期
7 王光勇;汪林林;王佐成;;基于纹理分析的边缘检测方法[J];计算机科学;2007年09期
8 刘香丽;;基于改进BEMD和灰度级共生模型的纹理分析[J];电脑知识与技术;2009年17期
9 陈友明;;基于纹理分析的指纹图像预处理算法研究[J];电脑知识与技术;2009年30期
10 曹燕,宁书年,王四龙,刘玉荣;分形分维在遥感图像纹理分析中的应用[J];遥感技术与应用;1997年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘常杰;邾继贵;杨学友;叶声华;;汽车白车身在线激光视觉检测站[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
2 杨关;冯国灿;邹小林;刘志勇;;彩色纹理分析中的高斯图模型[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
3 沈宝国;陈树人;尹建军;;基于机器视觉的棉田杂草精确定位研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
4 金晅宏;戴曙光;穆平安;;机器视觉在汽车前照灯配光检测系统中的应用研究[A];第十三届全国汽车检测技术年会论文集[C];2009年
5 罗明智;杜家政;;机器视觉苹果自动分级系统图像处理方案设计[A];北京力学会第17届学术年会论文集[C];2011年
6 鲁波;黄坚;朱子伟;;基于机器视觉的LED阵列自动分选系统设计[A];浙江省电子学会2010学术年会论文集[C];2010年
7 何浩;龙淼;王晓婷;王忆文;李辉;;电子白板系统中基于机器视觉的目标识别技术[A];第十五届计算机工程与工艺年会暨第一届微处理器技术论坛论文集(A辑)[C];2011年
8 赵忠明;朱重光;迟耀斌;;利用三维共生矩阵进行纹理分析[A];中国体视学学会图像分析专业、中国体视学学会仿真与虚拟现实专业、中国航空学会信号与信息处理专业第一届联合学术会议论文集[C];2000年
9 管庶安;周龙;陈永强;廖明潮;;机器视觉在粮食品质检测中的应用研究[A];中国粮油学会第三届学术年会论文选集(下册)[C];2004年
10 张海潮;邱红专;;加权Kalman filter:应用[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 李剑琦;机器视觉行业整合正热 中国市场尚处萌芽期[N];机电商报;2005年
2 袁中;邦纳机器视觉在食品及医药包装行业中的应用[N];中国包装报;2009年
3 本报记者 李剑琦;西门子成功并购RVSI Acuity CiMatrix 意欲扩充机器视觉版图[N];机电商报;2005年
4 陈蕾;康耐视向中国多所大学捐赠机器视觉产品加强与高校合作[N];中国包装报;2010年
5 齐齐哈尔大学计算机系讲师 赵鑫;新技术在数字娱乐和动漫领域的应用[N];齐齐哈尔日报;2008年
6 记者 李跃辉通讯员 杨凡;用知识产权抢占市场[N];中国知识产权报;2008年
7 天笑;1394接口新标准即将推出 成USB新挑战[N];电子资讯时报;2008年
8 本报记者 李剑琦;与Euresys策略联盟 凌华中国战略加速升级?[N];机电商报;2005年
9 陈蕾;机器视觉系统帮助杜绝食品安全瑕疵[N];中国包装报;2008年
10 陈文;康耐视为广东泰科产品保驾护航[N];中国包装报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙慧贤;基于纹理分析的视觉检测方法与应用研究[D];国防科学技术大学;2010年
2 孙慧贤;基于纹理分析的视觉检测方法与应用研究[D];国防科学技术大学;2010年
3 陶旸;基于纹理分析方法的DEM地形特征研究[D];南京师范大学;2011年
4 艾矫燕;基于计算机视觉的墙地砖颜色分类和缺陷检测研究[D];华南理工大学;2003年
5 王庆香;基于小波的纹理分析及其在FPC金面缺陷检测中的应用[D];华南理工大学;2011年
6 刘笛;墙地砖颜色的自动分类研究[D];华南理工大学;2004年
7 盛遵冰;机器视觉图像检测与定位系统关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
8 王文龙;重大公路灾害遥感监测与评估技术研究[D];武汉大学;2010年
9 刘泓;纹理图象的分析与识别研究[D];上海大学;1999年
10 刘伟;图像检索中若干问题的研究[D];浙江大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 欧江波;小波域HMM模型在图像处理应用中的研究[D];西北工业大学;2004年
2 葛晓菁;图象检索中纹理特征提取的研究[D];哈尔滨理工大学;2005年
3 亓琳;三维表面纹理自相似性度量研究[D];中国海洋大学;2008年
4 曹鹏;基于小波变换与蚁群算法的纹理分析方法[D];长沙理工大学;2009年
5 李映;图像处理技术在磨损表面图像分析中的应用研究[D];中国农业大学;2002年
6 黄亚丽;基于纹理分析和概率神经网络的肝脏B超图像识别研究[D];河北大学;2005年
7 朱立松;应用纹理分析和神经网络方法分类海上SAR溢油图像[D];大连海事大学;2005年
8 贺雯艳;细胞骨架图像分析处理系统开发[D];浙江大学;2006年
9 陈友明;基于纹理分析的指纹识别研究与实现[D];中南大学;2010年
10 杜斌;基于纹理分析的目标识别技术的研究与开发[D];江南大学;2012年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026