轨道扣件检测特征提取算法研究

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作   者：

吴禄慎;  万超;  张丛; 

作者机构：

南昌大学机电工程学院; 

关键词：

局部二进制;  小波变换;  特征提取;  最小距离分类器;  多尺度; 

期刊名称：

机械设计与制造

基金项目：

汽车模具表面缺陷的逆向建模及特征识别理论与算法

i s s n：

1001-3997

年卷期：

2018 年 08 期

页   码：

5-7

摘   要：

对于有效的提取轨道扣件的特征,提出一种基于小波变换与多尺度局部二进制相结合的特征提取方法。首先将图像进行小波变换,可以有效的去除图像中的噪声,提取出其低频部分,突出图像局部的信息,然后使用多尺度局部二进制对其进行特征提取,而多尺度局部二进制算法则可以在既保留图像局部信息的同时,最大程度留住图像整体信息。通过实际的实验,用最小距离分类器对该特征进行分类识别,表明该方法有效,可行,提高了图像中轨道扣件的识别率。