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采用距离匹配函数的印花织物图案周期测定 被引量:3
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作者 景军锋 杨盼盼 李鹏飞 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期98-103,共6页
为实现自动检测织物图案周期和印花织物质量的有效评估,运用距离匹配函数计算印花织物周期,首先计算印花织物图案行和列的一维距离匹配函数,然后对织物所有行和列的一维距离匹配函数求和作为行和列的二维距离匹配函数。当距离匹配函数... 为实现自动检测织物图案周期和印花织物质量的有效评估,运用距离匹配函数计算印花织物周期,首先计算印花织物图案行和列的一维距离匹配函数,然后对织物所有行和列的一维距离匹配函数求和作为行和列的二维距离匹配函数。当距离匹配函数中的周期变量为织物图案周期时,印花织物距离匹配函数二次前差分得到最大值。结果表明,与传统的自相关函数检测织物周期相比,该算法检测织物周期准确且可检测织物各种图案的周期。 展开更多
关键词 印花织物 图案周期 距离匹配函数 前差分
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应用频域分析与距离匹配函数的织物纹理周期测量 被引量:3
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作者 周建 王静安 +1 位作者 潘如如 高卫东 《东华大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2017年第5期629-633,共5页
通过将频域分析与距离匹配函数(DMF)相结合,实现了机织物图像纹理周期的自动测量.首先按行和列方式分别将织物图像展开为行向量和列向量,然后应用一维快速傅里叶变换分别将所提取的行向量和列向量变换到频率域进行分析,并在此基础上提... 通过将频域分析与距离匹配函数(DMF)相结合,实现了机织物图像纹理周期的自动测量.首先按行和列方式分别将织物图像展开为行向量和列向量,然后应用一维快速傅里叶变换分别将所提取的行向量和列向量变换到频率域进行分析,并在此基础上提取两个最大峰值所对应的周期值,最后通过计算潜在周期的累加DMF实现织物纹理周期的准确测量.试验结果表明,该方法能有效地测量织物纹理周期,相比于累加DMF方法,其稳定性更好且计算效率高. 展开更多
关键词 织物纹理 周期自动测量 傅里叶分析 距离匹配函数 频域分析
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利用累加距离匹配函数的纹理规则度计算方法 被引量:3
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作者 蒋圣 汤国安 刘凯 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期1874-1880,共7页
规则度是纹理图像的主要特征之一,能够用于纹理图像的描述和分类.基于累加距离匹配函数(SDMF)提出一种纹理图像规则度计算方法,并建立规则?近似规则?随机纹理的分类模型和进行纹理粗细程度判定.首先针对纹理图像构建相应SDMF;然后利用... 规则度是纹理图像的主要特征之一,能够用于纹理图像的描述和分类.基于累加距离匹配函数(SDMF)提出一种纹理图像规则度计算方法,并建立规则?近似规则?随机纹理的分类模型和进行纹理粗细程度判定.首先针对纹理图像构建相应SDMF;然后利用二次求导和阈值划分提取显著峰谷;最后以峰值和谷值的数量,位置,关系为特征,构建周期规则度特征向量和纹理分类模型.以Brodatz图像库进行实验的结果表明,文中的规则度能够有效地区分规则图像、近似规则图像和随机图像,符合视觉感知,并与已有研究结果进行类比验证,具有更好的准确性;同时,由于SDMF的第一周期可以作为纹理基元的尺寸,因此可以扩展对纹理基元的粗细程度的分类. 展开更多
关键词 累加距离匹配函数 纹理规则度 纹理分类
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基于改进归一化距离匹配函数的纹理周期自动提取方法 被引量:1
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作者 蒋圣 汤国安 陶旸 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期1098-1104,共7页
针对规则纹理和近似规则纹理,提出基于改进归一化距离匹配函数(INDMF)的纹理周期自动提取方法.该方法首先利用灰度共生矩阵的差异性作为纹理特征,去除改进归一化匹配函数的边缘,有效优化函数峰值间的稳定性.然后使用自适应峰值寻找算法... 针对规则纹理和近似规则纹理,提出基于改进归一化距离匹配函数(INDMF)的纹理周期自动提取方法.该方法首先利用灰度共生矩阵的差异性作为纹理特征,去除改进归一化匹配函数的边缘,有效优化函数峰值间的稳定性.然后使用自适应峰值寻找算法去除噪声干扰,获得初始峰值序列并进行周期提取.最后使用众数计算最优周期.分别对Brodatz纹理和PSU周期纹理进行提取实验,结果显示文中方法运行效率较高,能有效提取自然纹理的结构周期.与累加DMF向前差分法相比,文中方法具有更好的抗噪声和抗畸变能力. 展开更多
关键词 距离匹配函数(DMF) 结构纹理 纹理周期
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Approach of fault diagnosis based on similarity degree matching distance function 被引量:3
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作者 WANG RiXin JIN Yang XU MinQiang 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2013年第11期2709-2720,共12页
A new diagnosis method based on the similarity degree matching distance function is proposed.This method solves the problem that the traditional fault diagnosis methods based on transition system model cannot deal wit... A new diagnosis method based on the similarity degree matching distance function is proposed.This method solves the problem that the traditional fault diagnosis methods based on transition system model cannot deal with the"special state"which cannot match the target states completely.For evaluating the relationship between the observation and the target states,this paper first defines a new distance function based on the viewpoint of energy to measure the distance between two attribute values.After that,all the distances of the attributes in the state vector are used to synthesize the distance between two states.For calculating the similarity degree between two states,a trend evaluation method is developed.It analyzes the main direction of the trend of the state transfer according to the distances between the observation and each target state and their historical records.Applying the diagnosis method to a primary power subsystem of a satellite,the simulation result shows that it is effective. 展开更多
关键词 fault diagnosis similarity degree matching measurement-scale distance function trend evaluation
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