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基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复
被引量:
3
1
作者
周李洪
龚金科
李兵
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期141-148,共8页
针对当前车用带钢表面图像信息修复所用时间较长,修复效果较差的问题,提出基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复方法.根据像元点之间在车用带钢表面图像中存在的空间相关信息,结合像元点的灰度分布信息,采用二维直方图建立离散测度矩...
针对当前车用带钢表面图像信息修复所用时间较长,修复效果较差的问题,提出基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复方法.根据像元点之间在车用带钢表面图像中存在的空间相关信息,结合像元点的灰度分布信息,采用二维直方图建立离散测度矩阵,获得车用带钢表面图像中需要修复的目标区域和背景区域.在稀疏表示原理的基础上构建稀疏修复模型,在车用带钢表面图像的目标区域和背景区域中对受损区域进行修复,能够有效获取车用带钢表面缺陷图像信息,实现车用带钢表面图像信息的修复.实验结果表明,所提方法对车用带钢表面图像信息修复的峰值信噪比较高、均方根误差较小,表明该方法的信息修复效果较好,且修复耗时较短,修复效率高.
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关键词
稀疏表示
图像分割
离散测度矩阵
稀疏修复模型
图像修复
信息融合
缺陷检测
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职称材料
题名
基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复
被引量:
3
1
作者
周李洪
龚金科
李兵
机构
湖南大学机械与运载工程学院
湖南机电职业技术学院汽车工程学院
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期141-148,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51777050)
湖南省自然科学基金资助项目(2019JJ70064)。
文摘
针对当前车用带钢表面图像信息修复所用时间较长,修复效果较差的问题,提出基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复方法.根据像元点之间在车用带钢表面图像中存在的空间相关信息,结合像元点的灰度分布信息,采用二维直方图建立离散测度矩阵,获得车用带钢表面图像中需要修复的目标区域和背景区域.在稀疏表示原理的基础上构建稀疏修复模型,在车用带钢表面图像的目标区域和背景区域中对受损区域进行修复,能够有效获取车用带钢表面缺陷图像信息,实现车用带钢表面图像信息的修复.实验结果表明,所提方法对车用带钢表面图像信息修复的峰值信噪比较高、均方根误差较小,表明该方法的信息修复效果较好,且修复耗时较短,修复效率高.
关键词
稀疏表示
图像分割
离散测度矩阵
稀疏修复模型
图像修复
信息融合
缺陷检测
Keywords
sparse representation
image segmentation
discrete measure matrix
sparse repair model
image restoration
information fusion
defect detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复
周李洪
龚金科
李兵
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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