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考虑变换域融合方法的刀具磨损区域三维重构
被引量：
2
1
作者
朱爱斌
何仁杰
+1 位作者
吴玥璇
王凯
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期76-83,共8页
针对数控机床加工领域刀具磨损区域的三维重构精度提高的问题,提出了变换域融合方法。将非下采样轮廓波变换和小波变换相结合,对非下采样轮廓波变换得到的低频系数采用小波变换方法进行融合,对得到的高频系数构造区域方差进行融合,突出...
针对数控机床加工领域刀具磨损区域的三维重构精度提高的问题,提出了变换域融合方法。将非下采样轮廓波变换和小波变换相结合,对非下采样轮廓波变换得到的低频系数采用小波变换方法进行融合,对得到的高频系数构造区域方差进行融合,突出刀具磨损图像的整体灰度信息和边缘细节信息,从而获得更为清晰的二维刀具图像,以及更为准确的磨痕形貌及磨痕体积。对基于非下采样轮廓波变换、小波变换方法和变换域融合方法得到磨损区域三维形貌和磨损体积与显微镜的观察结果进行了对比分析,发现提出的方法得到的三维形貌与显微镜结果最接近,且计算出的磨损体积平均相对误差小于10%。分析和实验数据表明,所提方法无论在图像的清晰度和磨损体积的准确性方面都有一定的优势,该方法对于刀具磨损区域三维重构精度较高,优于单独采用非下采样轮廓波变换和小波变换方法得到的结果。
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关键词
刀具磨损
变换
域
融合
%三维重构
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职称材料
结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测
被引量：
7
2
作者
李宗民
周晨晨
+2 位作者
宫延河
刘玉杰
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期1457-1465,共9页
针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取判别式区域特征融合方法中的3层显著性图融合得到初始显著性图;然后利用卷积神经网络计算图像显著目标外...
针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取判别式区域特征融合方法中的3层显著性图融合得到初始显著性图;然后利用卷积神经网络计算图像显著目标外部轮廓;最后使用域变换将第1步得到的初始显著性图和第2步得到的显著目标轮廓图融合.利用显著目标轮廓图来约束初始显著性图,对多层显著性图融合产生的显著目标边缘模糊区域进行滤除,并将初始显著性图中检测缺失的区域补充完整,得到最终的显著性检测结果.在3个公开数据集上进行实验的结果表明,该方法可以得到边缘清晰、亮暗均匀的显著性图,且准确率和召回率、F-measure,ROC以及AUC等指标均优于其他8种传统显著性检测方法.
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关键词
显著性目标
卷积神经网络
轮廓检测
域变换融合
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职称材料
题名
考虑变换域融合方法的刀具磨损区域三维重构
被引量：
2
1
作者
朱爱斌
何仁杰
吴玥璇
王凯
机构
西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期76-83,共8页
基金
陕西省自然科学基金资助项目(2016JM5054)
文摘
针对数控机床加工领域刀具磨损区域的三维重构精度提高的问题,提出了变换域融合方法。将非下采样轮廓波变换和小波变换相结合,对非下采样轮廓波变换得到的低频系数采用小波变换方法进行融合,对得到的高频系数构造区域方差进行融合,突出刀具磨损图像的整体灰度信息和边缘细节信息,从而获得更为清晰的二维刀具图像,以及更为准确的磨痕形貌及磨痕体积。对基于非下采样轮廓波变换、小波变换方法和变换域融合方法得到磨损区域三维形貌和磨损体积与显微镜的观察结果进行了对比分析,发现提出的方法得到的三维形貌与显微镜结果最接近,且计算出的磨损体积平均相对误差小于10%。分析和实验数据表明,所提方法无论在图像的清晰度和磨损体积的准确性方面都有一定的优势,该方法对于刀具磨损区域三维重构精度较高,优于单独采用非下采样轮廓波变换和小波变换方法得到的结果。
关键词
刀具磨损
变换
域
融合
%三维重构
Keywords
tool wear
transform-domain fusion
three-dimensional reconstruction
分类号
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测
被引量：
7
2
作者
李宗民
周晨晨
宫延河
刘玉杰
李华
机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期1457-1465,共9页
基金
国家自然科学基金(61379106
61379082
+2 种基金
61227802)
山东省自然科学基金(ZR2013FM036
ZR2015FM011)
文摘
针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取判别式区域特征融合方法中的3层显著性图融合得到初始显著性图;然后利用卷积神经网络计算图像显著目标外部轮廓;最后使用域变换将第1步得到的初始显著性图和第2步得到的显著目标轮廓图融合.利用显著目标轮廓图来约束初始显著性图,对多层显著性图融合产生的显著目标边缘模糊区域进行滤除,并将初始显著性图中检测缺失的区域补充完整,得到最终的显著性检测结果.在3个公开数据集上进行实验的结果表明,该方法可以得到边缘清晰、亮暗均匀的显著性图,且准确率和召回率、F-measure,ROC以及AUC等指标均优于其他8种传统显著性检测方法.
关键词
显著性目标
卷积神经网络
轮廓检测
域变换融合
Keywords
salient object
convolutional neural network
contour detection
domain transform fuse
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑变换域融合方法的刀具磨损区域三维重构
朱爱斌
何仁杰
吴玥璇
王凯
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
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职称材料
2
结合域变换和轮廓检测的显著性目标检测
李宗民
周晨晨
宫延河
刘玉杰
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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