基于Contourlet-RVM航空构件断口图像识别方法研究

摘要

Contourlet变换的少量系数能有效捕捉图像中的边缘轮廓,关联向量机(relevance vector machine,RVM)具有很好的泛化能力,能对类别的归属给出一种概率度量。结合Contourlet变换和RVM的各自优点,提出一种基于Contourlet-RVM的航空构件断口形貌识别方法,即以Contourlet变换进行特征提取,以RVM为分类器,对金属断口形貌进行识别。同时,将提出的方法与Contourlet-SVM识别方法进行对比分析。实验结果表明,提出的方法是有效的,不论在正确识别率方面,还是在训练速度方面,Contourlet-RVM识别方法都优于Contourlet-SVM识别方法。