焦炭顯微光學組織自動識別關鍵技術研究.pdf_第1頁
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1、合肥工業(yè)大學博士學位論文焦炭顯微光學組織自動識別關鍵技術研究姓名：周芳申請學位級別：博士專業(yè)：計算機應用技術指導教師：蔣建國20111211條件，改善初次聚類結果，最終實現(xiàn)了光學組織區(qū)域的有效分割。(4)由于傳統(tǒng)空域和頻域方法對焦炭光學組織的分類識別效果都不太理想，提出一種基于小波輪廓波變換和局部二進制模式的多特征融合自動識別算法，實現(xiàn)了焦炭光學組織的較完備數(shù)學模型描述。算法首先通過對輪廓波變換的頻譜混疊現(xiàn)象分析，提出一種小波輪廓波變換

2、，完成圖像多尺度多方向分解。并根據(jù)分解系數(shù)的邊緣分布特性，提取出子頻帶四個統(tǒng)計特征參量。其次，提出改進的均勻局部二進制模式編碼，分析選取出編碼直方圖為空域紋理特征參量。最后，設計完整的多特征融合方案，運用最近鄰分類器完成焦炭光學組織的自動分類。實驗結果顯示，算法識別率可達90％以上，并具有良好抗干擾性能。(5)為進一步解決焦炭光學組織多樣性和特征復雜性，提高自動識別精度，充分利用圖像冗余信息，提出一種基于最優(yōu)輪廓波包的焦炭光學組織自動識

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