期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息

基于压缩传感的焊管焊缝X射线图像处理 被引量：2

下载PDF
导出
摘要 将压缩传感的原理应用于石油焊管的X射线焊缝图像的缺陷检测。利用随机采样矩阵将待检测图像转化为数据量远小于原图像的向量,通过样本图像构成字典矩阵,将待检测图像描述为样本图像的线性组合,并根据所求取系数向量来判断待检测图像的类别。该方法无需对图像进行滤波和增强处理,识别效果好、处理方便,且具有较好的鲁棒性。通过对大量实际焊管焊缝X射线图像的识别试验证明了该方法的可行性和有效性。
作者 崔亚楠 汤楠 高炜欣 张合生
机构地区 西安石油大学陕西省钻机控制技术重点实验室 新疆油田公司热电厂
出处 《焊接技术》 北大核心 2011年第9期4-8,共5页 Welding Technology
基金 陕西省自然科学基础研究计划项目(2010JQ8033) 陕西省教育厅专项科研计划项目(08JK411) 陕西省教育厅专项科研计划项目(09JK699)
关键词 压缩传感 焊缝 X射线 缺陷检测 图像处理
分类号 TG441.7 [金属学及工艺—焊接]
  • 相关文献

参考文献14

  • 1张晓光,高顶著..射线检测焊接缺陷的提取和自动识别[M].北京:国防工业出版社,2004:242.
  • 2何怡,杨永才,王海鹏.焊缝底片计算机辅助识别的研究[J].无损检测,2000,22(12):548-550. 被引量：11
  • 3孙怡,孙洪雨,白鹏,王昱,田岩平.X射线焊缝图像中缺陷的实时检测方法[J].焊接学报,2004,25(2):115-118. 被引量：46
  • 4高炜欣,汤楠,李琳,穆向阳.基于多层Hopfield神经网络的X射线焊缝气泡检测[J].机械工程学报,2007,43(4):193-197. 被引量：6
  • 5Donoho D L. Compressed sensing [J ]. IEEE Transaction on Information Theory, 2006, 52(4): 1 289-1 306. 被引量：1
  • 6Yi Ma, Allen Yang, Arvind Ganesh, et al. Robust face recognition via sparse representation [ J ]. Manuscrip Submitted To IEEE Trans. PAMI, 2007, 8: 1-29. 被引量：1
  • 7Allen Y.Yang, Zihan Zhou, Yi Ma, et al. Towards a robust face recognition system using compressive sensing [J]. IEEE. Trans. PAMI, 2010. 被引量：1
  • 8Mansouri S Alghalandis, GH Nozad Alamdari. Welding defect pattern recognition in radiographic image of gas pipelines using adaptive feature extraction method and neural network classifier [ C ]//In: 23"~ World Gas Conference, Amsterdam, 2006. 被引量：1
  • 9Candes E, Romberg J and Tao T. Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information [ J ]. IEEE Transaction on Information Theroy, 2006, 52 (2) : 489-509. 被引量：1
  • 10李树涛,魏丹.压缩传感综述[J].自动化学报,2009,35(11):1369-1377. 被引量：205

二级参考文献108

  • 1龚坚,李立源,陈维南.基于二维灰度直方图Fisher线性分割的图像分割方法[J].模式识别与人工智能,1997,10(1):1-8. 被引量：28
  • 2Castleman Keneth R 朱志刚 等.数字图象处理[M].北京:电子工业出版社,1998.146-214. 被引量：7
  • 3DONOHO D. Compressed sensing[J]. IEEE Trans. Information Theory, 2006, 52(4): 1289-1306. 被引量：1
  • 4CANDES E. Compressive sampling[C]/[Proceedings of the International Congress of Mathematicians. Madrid, Spain: [s.n.], 2006:1433- 1452. 被引量：1
  • 5CANDES E, ROMBERG J, TAO T. Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information[J]. IEEE Trans. Information Theory, 2006, 52(4): 489-509. 被引量：1
  • 6TROPP J, GILBERT A C. Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit [J]. IEEE Trans. Information Theory, 2007, 53(12): 4655-4666. 被引量：1
  • 7ZOU J, GILBERT A C, STRAUSS M J, et al. Theoretical and experimental analysis of a randomized algorithm for sparse Fourier transform analysis[J]. Journal of Computational Physics, 2006, 211(2): 572 -595. 被引量：1
  • 8GAN Lu. Block compressed sensing of natural images[C]//Proceedings of the International Conference on Digital Signal Processing. [S.l.]: IEEE Press, 2007:403-406. 被引量：1
  • 9DONOHO D, TSAIG Y. Extensions of compressed sensing[J]. Signal Processing, 2006, 86(3): 533-548. 被引量：1
  • 10FIGUEIREDO M A T, NOWAK R D, WRIGHT S J. Gradient projection for sparse reconstruction: application to compressed sensing and other inverse problems[J]. IEEE J-STSP,2007,1(4): 586-598. 被引量：1

共引文献338

同被引文献17

引证文献2

二级引证文献3

焊接技术
2011年 第9期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部