庞鹏飞
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：天津大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SEM图像的低维纳米材料识别方法
- 本发明属于计算机模式识别和纳米材料的交叉技术领域，涉及一种基于SEM图像的低维纳米材料识别方法，包括(1)对已知的纳米材料SEM图像样本做预处理；(2)对预处理后的图像进行二维小波包变换，得到不同频带上的子图矩阵；(3)...
- 何凯庞鹏飞张伟伟葛静祥
- 基于SEM图像的低维纳米材料识别方法
- 本发明属于计算机模式识别和纳米材料的交叉技术领域，涉及一种基于SEM图像的低维纳米材料识别方法，包括(1)对已知的纳米材料SEM图像样本做预处理；(2)对预处理后的图像进行二维小波包变换，得到不同频带上的子图矩阵；(3)...
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- 文献传递
- 纹理特征提取与自动分类算法研究
- 纹理分类作为计算机视觉的一个重要研究课题,在众多应用领域都产生了深远的影响,如何提取一种具有较好区分能力的纹理特征是其关键。早期的纹理特征提取方法都是建立在单一尺度上,小波变换作为一种新兴的多分辨率分析方法,以其良好的时...
- 庞鹏飞
- 关键词：纹理分类特征提取
- 文献传递
- 基于SEM图像的低维纳米材料自动分类方法被引量：2
- 2012年
- 针对传统方法在低维纳米材料形貌检测和分类鉴别方面的不足,提出了一种基于扫描电子显微镜(SEM)图像的低维纳米材料自动分类方法.以纳米材料的SEM图像为基础,利用小波包分解技术对材料表面纹理特征进行提取,通过将纹理特征与支持向量机(SVM)相结合,实现了纳米材料的自动分类.该方法具有检测速度快、精度高、无损耗等诸多优点,可用于纳米材料大规模生产中的自动检测.对16种不同类别材料的SEM图像仿真结果表明,该方法的分类精度能够达到93.75%,证明了其在实际工程中的有效性.
- 何凯庞鹏飞张伟伟王建
- 关键词：低维纳米材料纹理分析小波包
