| 专利名称 | 基于邻域向量PCA的弱小损伤目标检测方法 | 申请号 | CN201710632463.3 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN107463895A | 公开（授权）日 | 2017.12.12 | 申请（专利权）人 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 发明（设计）人 | 王拯洲;李红光;达争尚;王伟 | 主分类号 | G06K9/00(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06T5/20(2006.01)I;G06T7/00(2017.01)I;G06T7/62(2017.01)I | 专利有效期 | 基于邻域向量PCA的弱小损伤目标检测方法 至基于邻域向量PCA的弱小损伤目标检测方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明提出一种基于邻域向量PCA的弱小损伤目标检测方法，能够检测大小为1个像素的损伤目标和处于局部亮区的损伤目标。该方法是将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量来参加运算，由每个像素生成的所有列向量将构建一个9维的数据立方体，通过使用PCA变换后，9维数据立方体的主要信息将集中在第一维，则变换后的第一维数据为NVPCA图像；然后使用LCM方法对NVPCA图像再一次进行处理后，获得了较好的图像增强效果。通过对增强图像进行特征提取，将获得每个损伤目标的重要统计信息，如坐标、尺寸、面积、能量积分等；此外，在损伤目标分离过程中使用了区域增长法。 |
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