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题名基于形态学增强和图像融合的板带钢缺陷检测
被引量：14
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作者
王凡
彭国华
谢昊伶
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机构
西北工业大学理学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期124-128,共5页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2015JM6296)资助
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文摘
为了检测噪声和光照不均并存的多种类型的板带钢表面缺陷,提出了基于数学形态学增强和图像融合的缺陷检测算法。本文首先分别对图像作多结构形态学熵图像增强和多结构形态学边缘增强,其次对增强后的图像采用加权融合,并通过图像背景熵和增强图像的像素均值比确定权系数,最后对融合图像进行二值化处理以便于后续的缺陷识别及分类。实验表明,本文算法不仅能准确检测出含有光照不均和大量噪声的板带钢图像中的表面缺陷,而且对于其他类型的板带钢缺陷图像也能获得较好的效果。除此之外,该算法具有较强的抗噪性和较高的稳定性。
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关键词
板带钢缺陷
多结构熵图像
边缘增强
背景熵
像素均值比
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Keywords
strip steel surface defects
MMQIE
MMEE
background entropy
pixel average ratio
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名雷达复杂环境下的群目标快速分辨方法
被引量：1
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作者
刘志栋
李晓花
汪润生
黄晓兵
张景东
张荣斌
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机构
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《测控技术》
2022年第6期102-106,共5页
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文摘
随着远程打击武器突防能力的不断提高,其在对特定目标的打击过程中形成的群目标环境越来越复杂。为了能够及早发现关键目标,达到快速发现拦截摧毁的目的,导弹预警系统对雷达太空态势感知能力的要求越来越高。基于此,针对远程打击武器飞行过程中的特点,结合雷达基本原理,对影响雷达分辨能力的关键参数进行了简要分析,提出了基于背景熵的群目标判断方法,分析了基于OS-CFAR的密集群目标检测原理方法,讨论了大小目标近距离情况下基于Clean算法的遮蔽目标检测技术。
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关键词
群目标
搜索带宽
背景熵
OS-CFAR
遮蔽目标
CLEAN算法
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Keywords
group targets
search bandwidth
background entropy
OS-CFAR
obscured target
Clean algorithm
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN957
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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