【摘 要】
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基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图
【机 构】
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轨道交通控制与安全国家重点实验室北京交通大学,北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,深圳大学计算机与软件学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272354,61273364);北京市自然科学基金项目(4142043);中央高校基本科研业务费专项基金项目(2014JBZ003);北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室自主研究课题(RCS2012ZT007);深圳市战略新兴产业发展专项资金项目(JCYJ20130326112033984);北京高等学校青年英才计划项目
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基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图像背景和缺陷目标可以分别由对应的冗余字典稀疏表示;然后借鉴盲源分离原理和块协调松弛方法,实现缺陷目标成分的有效分解;最后,在钢轨表面擦伤检测应用中验证了该算法的性能.
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