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《基于小波包变换和奇异值分解的机加工表面纹理特征提取_李国宾 (1)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2010年2月润滑与密封Feb12010第35卷第2期LUBRICATIONENGINEERINGVol135No12DOI:1013969/j1issn10254-0150120101021009*基于小波包变换和奇异值分解的机加工表面纹理特征提取1,221李国宾关德林李廷举(11大连理工大学材料科学与工程博士后流动站辽宁大连116024;21大连海事大学轮机工程学院辽宁大连116026)摘要:为提取机加工表面的纹理特征,提出利用小波包变换和奇异值分解提取灰度图像特征的新方法,给出了小波包变换算法及
2、奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量的均值和方差分别定义了灰度图像的特征参数k1和k2,并探讨了特征参数与表面纹理之间的关系。结果表明:特征参数能够敏感地反映机加工表面的纹理特征。k1表征了机加工表面的支撑面积,其值越大,支撑面积越大;k2表征了机加工表面纹理的粗糙度,其值越大,纹理越粗糙。因此,机加工表面的纹理特征可通过灰度图像特征参数k1和k2评定。关键词:机加工表面;纹理;小波包变换;奇异值分解;特征参数中图分类号:TN911173文献标识码:A文章编号:0254-0150(2010)2-03
3、6-4TextureFeatureExtractionofMachinedSurfaceBasedonWaveletpacketTransformandSingularityValueDecomposition1,221LiGuobinGuanDelinLiTingju(11PostdoctoralStationofSchoolofMaterialsScienceandEngineering,DalianUniversityofTechnology,DalianLiaoning116024,China
4、;21MarineEngineeringCollege,DalianMaritmieUniversity,DalianLiaoning116026,China)Abstract:Inordertoextractthetexturecharacteristicofamachinedsurface,anovelapproachforextractingfeatureofgraymiagewasproposedusingwaveletpackettransformandsingularityvaluedec
5、omposition.Thewaveletpackettransformandthesingularityvaluedecompositionarithmeticwereintroduced.Thecharacteristicparametersk1andk2weredefinedbasedonmeanandvarianceofthesingularvaluecharacteristicvector.Therelationsbetweenthecharacteristicparametersandth
6、esurfacetexturewerediscussed.Theresultsshowthatthecharacteristicparameterscanrevealthetexturecharacter-isticsofamachinedsurface.Theparameterk1reflectsthebearingareaofamachinedsurface,thelargercharacteristicpa-rameterk1,thelargerbearingarea.Theparameterk
7、2reflectstheroughnessofamachinedsurface,thelargercharacteristicparameterk2,thelargerroughness.Thereforethecharacteristicparametersk1andk2couldbeconsideredasparameterstoevaluatethetextureofamachinedsurface.Keywords:machinedsurface;texture;waveletpackettr
8、ansform;singularityvaluedecomposition;characteristicparameter纹理特征提取是机加工表面分析的关键问题,近用于图像纹理特征的提取将失去部分高频细节信[10]年来受到研究者的广泛关注,分别提出了统计法、模息,同时纹理图像经小波分解后可得到不同尺度[1-2]型法、空间-频率域分析法和结构法等,但由于下的分解系数,这些系数构成的高维特征矩阵可反映[11-12]纹理的多样性和复杂性,应用这些方法实现纹理的
