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基于纹理粗糙度的回转窑火焰图像FCM分割方法
被引:9
作者
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孙鹏
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1
]
周晓杰
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柴天佑
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东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
柴天佑
[
1
]
机构
:
[1]
东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
[2]
东北大学自动化研究中心
来源
:
系统仿真学报
|
2008年
/ 16期
关键词
:
FCM;
纹理粗糙度;
加窗自相关系数;
回转窑火焰图像分割;
D O I
:
10.16182/j.cnki.joss.2008.16.048
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
在深入研究氧化铝回转窑火焰图像特点的基础之上,提出了一种将基于图像灰度值的模糊C-MEANS(FCM)算法与图像纹理粗糙度特征相结合的图像分割方法。利用加窗自相关系数表征图像中火焰区与物料区在纹理粗糙度方面的差异,对FCM聚类的结果隶属度矩阵进行去模糊化运算,改善了火焰区与物料区的分割效果。实验结果表明,图像灰度值信息和纹理粗糙度特征的融合对于提高氧化铝回转窑火焰图像的分割精度具有重要的研究价值。
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