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金属断口SEM图像的特征提取与分析

作　者: 徐飞
导　师: 康戈文
学　校: 电子科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 断口小波分解二维傅立叶变换特征提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 337次
引　用: 1次
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内容摘要

断口图像的研究多是针对不同断口类型的分类,而针对内部纹理极为相似,但又有区别的同种类型断口,相关的研究并不多。而在同一断口中,其图像纹理特征与材料,以及使用寿命有着密切的关系,所以,本文的切入点就在此,从以下方法进行了分析:基于傅立叶功率谱法的断口图像分析,把一张大图像滑动分割成不同的小图像,求得断口图像经过傅立叶功率谱法变换后的环特征、锲特征,依次求得这些小图像的特征向量,从而,一张变化不太明显的图像就可以通过数值相对明显的表示出来。由锲特征得到方向场图来描述整幅图像。基于小波分解的断口图像的分析,首先提取锆-4合金低周疲劳断口纹理图像的特征,实验确定了DB4小波分解和L1能量的计算方法,求得不同寿命的断口图像在各个频率通道的特征值,断口图像的变化反映在特征值的变化,这为图像的寿命分析提供了一种有效的手段。然后,利用分形算法对断口扩展过程进行了比较详尽的分析。基于频率域分解的Gabor变换,Gabor变换有着比较好的方向选择性,利用这一点特性,为图像分析提供了另一个思路。针对同一类断口纹理的研究还相对比较新,方向场的运用使得表达更直观,纹理分析与材料综合分析是本文的创新之处。肉眼难以区分的图像通过多种方式分析表达,为寿命分析提供比较有效的手段,对图像分析、研究有着重要的意义。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章引言  9-11
  1.1 断口纹理图像分析现状  9
  1.2 选题依据  9-10
  1.3 研究思路和主要内容  10-11
第二章基于傅立叶功率谱法的纹理特征分析  11-33
  2.1 傅立叶功率谱法求取理论基础  11-12
  2.2 实现功率谱特征值的求取方法  12-17
  2.3 断口图像的分析  17-32
  2.4 小结  32-33
第三章基于小波变换的断口分析  33-55
  3.1 小波的基本理论基础  33-41
  3.2 方向分析  41-43
  3.3 小波基选取和特征提取  43-50
  3.4 低周疲劳图像断口分析  50-53
  3.5 纹理变化分析  53-54
  3.6 小结  54-55
第四章基于分形与分维的断口分析  55-68
  4.1 分形与分维简介  55-57
  4.2 SEM 成像原理  57
  4.3 基于能量求取方式的分维计算法  57-62
  4.4 基于双毯法的分形维数  62-67
  4.5 小结  67-68
第五章基于GABOR 变换的断口图像分析  68-79
  5.1 GABOR 滤波器  68-70
  5.2 GABOR 滤波器的参数选择  70-73
  5.3 基于GABOR 滤波器的方向分析  73-74
  5.4 断口图像走向趋势比较  74-76
  5.5 几种断口分析方式的比较  76-78
  5.6 小结  78-79
第六章总结  79-80
致谢  80-81
参考文献  81-84
在学期间的研究成果及获奖情况  84

金属断口SEM图像的特征提取与分析

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