Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
缺陷检测的稀疏表示模型及应用 | |
李清勇; 梁正平; 黄雅平; 史忠植 | |
2014 | |
发表期刊 | 计算机研究与发展 |
ISSN | 1000-1239 |
卷号 | 51.0期号:009页码:1929 |
摘要 | 基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图像背景和缺陷目标可以分别由对应的冗余字典稀疏表示;然后借鉴盲源分离原理和块协调松弛方法,实现缺陷目标成分的有效分解;最后,在钢轨表面擦伤检测应用中验证了该算法的性能. |
关键词 | 稀疏表示 缺陷检测 盲源分离 形态成分分析 轨道检测 |
语种 | 英语 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27029 |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 1.北京交通大学 2.深圳大学 3.中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 李清勇,梁正平,黄雅平,等. 缺陷检测的稀疏表示模型及应用[J]. 计算机研究与发展,2014,51.0(009):1929. |
APA | 李清勇,梁正平,黄雅平,&史忠植.(2014).缺陷检测的稀疏表示模型及应用.计算机研究与发展,51.0(009),1929. |
MLA | 李清勇,et al."缺陷检测的稀疏表示模型及应用".计算机研究与发展 51.0.009(2014):1929. |
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