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提出了一种基于K-L变换和支持向量机结合的图像分割算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用可K-l变换对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对两类不同的样本采样学习,最后进行分类判断。实验结果表明,该算法能够较好地实现图像的分割,有着深入研究的价值。
一种基于K—L变换和支持向量机的图像分割算法
【摘 要】
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提出了一种基于K-L变换和支持向量机结合的图像分割算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用可K-l变换对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对两类不同的样本采样学习,最后进行分类判断。实验结果表明,该算法能够较好地实现图像的分割,有着深入研究的价值。
【机 构】
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江西财经大学会计学院
【出 处】
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电子测量技术
【发表日期】
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2006年05期
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