周可
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：安徽工业大学电气信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校重点实验室开放研究课题更多>>
- 相关领域：化学工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于脉冲耦合神经网络的工件边缘定位被引量：1
- 2010年
- 为实现在工业测量中对工件边缘的快速准确定位,以满足在线测量系统的实时性的要求,利用脉冲耦合神经网络(PCNN,Pulse Coupled Neural Network),并结合前三阶灰度矩实现了对工件边缘的精确定位。该方法首先利用脉冲耦合神经网络对待测量工件进行初步定位,然后利用初步定位的结果设置感兴趣的区域,再利用前三阶灰度矩在原始灰度图像上的感兴趣区域内进行边缘的亚像素细分。实验结果表明该方法抗噪声能力强,边缘定位准确,同时能够提高边缘的检测速度。
- 王培珍董恒志周可
- 关键词：工件脉冲耦合神经网络灰度矩边缘检测亚像素
- 基于行程长度纹理特征的焦炭显微图像分类算法被引量：7
- 2012年
- 在分析焦炭显微图像各向异性光学组织中片状与纤维状显微图像特征的基础上,通过对纹理特征的差异性的研究,提出了一种基于行程长度纹理特征和支持向量机(Support Vector Ma-chine)的焦炭显微图像分类方法。该方法首先计算焦炭显微图像中4个方向上的行程长度矩阵,利用行程长度矩阵求得对图像纹理具有不同表征能力的纹理特征量,通过对各个特征量的数据分析,选取有效特征量组合作为分类器的训练向量,然后用支持向量机对实验样本进行分类。实验结果表明,该方法能够有效地识别出焦炭各向异性组织中纤维状、片状等不同光学组分。
- 王培珍缪家龙周可张代林
- 关键词：焦炭光学组织纹理特征支持向量机分类器
