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J-GLOBAL ID：201702283427266308   整理番号：17A0067894

ウェーブレット解析に基づくマルチスケール画像のマルチスケール形状特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

EXTRACTING MULTISCALE SHAPE FEATURE OF WEAR PARTICLE IMAGE BASED ON WAVELET DOMAIN BISPECTRAL ANALYSIS

著者 (2件)： Guo Hengguang (Graduate Students’ Brigade,Naval Aeronautical Engineering Institute) ,  Qu Jun (Department of Airborne Vehicle Engineering, Naval Aeronautical Engineering Institute)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 9  ページ： 224-226,278  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 研磨剤画像の形状特徴は典型的な研磨剤を識別する主要なパラメータであり、これらの典型的な研磨機は機械設備の部品の運行状態を反映する。二重スペクトル解析によって,非GAUSS雑音の干渉を抑制することができないという欠点を克服するために,ウェーブレット変換に基づくマルチスケール形状特徴抽出法を提案した。まず第一に,ウェーブレットパケットのマルチスケール分解を行い,低周波数部分を再構成し,雑音除去とマルチスケール画像のマルチスケール特性を達成する。次に,RADON変換を用いて,再構成画像を一次元投影に写像し,一次元信号のバイスペクトル解析を行い,双譜不画像のマルチスケール形状パラメータを得た。実験結果は,提案方法がウェーブレットパケット変換とバイスペクトル解析の利点を結合することができて,マルチスケール形状特徴パラメータが効果的に摩耗粒子分類に使用することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル解析 ,  *画像 ,  LF【周波数】 ,  一次元 ,  再構成 ,  ウェーブレット変換 ,  *特徴抽出 ,  雑音除去 ,  研磨剤
準シソーラス用語： ウェーブレットパケット変換 ,  バイスペクトル ,  ウェーブレットパケット ,  *形状特徴 ,  *マルチスケール ,  *ウェーブレット解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Wear particle image ,  Multiscale shape feature ,  Wavelet packet transform ,  Bispectral analysis

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェーブレット解析 ,  マルチスケール ,  形状特徴