简化PCNN在磨粒图像颜色特征提取中的应用

作者：张云强; 张培林; 任国全

来源：内燃机工程, 2013, (05): 69-75.

• 内燃机
• 脉冲耦合神经网络
• 磨粒图像
• 特征提取
• 最小二乘支持向量机 IC engine
• pulse coupled neural network(PCNN)
• wear particle image
• feature extraction
• least square support vector machine(LS-SVM

提出了一种简化脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的磨粒图像颜色特征提取方法,将简化PCNN分别作用于RGB磨粒图像的3个颜色分量,利用PCNN的脉冲耦合特性对颜色分量进行二值分解。通过定义图像像素捕获率把PCNN二值图像序列转化为一维时间序列,提取捕获率时间序列的均值、标准差、峰值、能量和熵作为磨粒图像的颜色特征,并将提取的特征输入最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)对磨粒进行识别。研究结果表明:与单纯的颜色特征相比,PCNN颜色特征能更好地表达磨粒的颜色特征,平均识别率达...

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学