非下采樣contourlet變換 文章 進入非下采樣contourlet變換技術(shù)社區(qū)

基于NSCT與PCNN的自適應(yīng)輸送帶表面裂紋檢測

• 目前輸送帶表面裂紋檢測主要由人工完成，費時費力、容易漏檢，傳統(tǒng)缺陷檢測算法不能很好地提取顏色暗、對比度低的輸送帶裂紋目標(biāo)。本文提出一種非下采樣Contourlet域變換(NSCT)與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)融合的自適應(yīng)輸送帶表面裂紋檢測算法，該算法通過NSCT將圖像分解成低頻子帶和多層高頻子帶，對低頻子帶圖像提出一種鄰域連接PCNN算法分割出裂紋的大致位置，對高頻子帶圖像提出一種結(jié)合快速連接PCNN和點火頻率圖自適應(yīng)算法分割，最后利用形態(tài)學(xué)方法融合，提取裂紋目標(biāo)。實驗結(jié)果表明，文中方法對于輸送帶表面裂紋目
• 關(guān)鍵字： 輸送帶  裂紋檢測  非下采樣Contourlet變換  脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  201511