磨粒图像识别新方法：形状标记+双谱分析特征提取

本文主要探讨了一种创新的图像形状特征提取技术，名为"基于形状标记和双谱分析的图像形状特征提取"。该方法针对磨粒图像识别中的复杂问题，如严重滑动磨粒、疲劳剥块和层状磨粒，设计了一种高效且精确的特征提取方案。 首先，作者们采用中心距离函数、累积角函数、最远点距离函数和三角形区域表示等四种形状标记方法，将原始的二维磨粒图像转化为一维信号表示。这些形状标记方法能够捕捉到图像中磨粒的基本几何结构和空间分布，使得后续处理更为直观和精准。 接着，对这一维信号进行双谱分析，双谱分析是一种频域分析技术，通过将信号分解为不同频率成分的组合，能够揭示形状的频率特性。通过归一化处理，作者们得到了形状的特征双谱，这包含了形状的尺度、旋转和频率成分等信息。 在双谱域内，通过双谱积分和双谱矩的计算，提取出76维的形状不变量，这些不变量涵盖了形状的多个方面：整体特征，如尺寸和形状的一致性；角度变化信息，反映了磨粒的局部旋转和倾斜；角点信息，有助于识别磨粒的边缘和轮廓；以及轮廓细节信息，对于区分不同的磨损模式至关重要。 为了验证这种方法的有效性和可靠性，研究者在MPEG-7 CE Shape-1 Part B数据集和Swedish leaf数据集上进行了形状识别能力和抗噪声性能的实验。实验结果显示，该方法显著提高了双谱分析在形状识别任务中的精度，并显示出较强的抗噪声能力。这意味着即使在图像质量受到一定程度干扰的情况下，该方法依然能保持较高的识别准确度。 这篇文章提出了一种结合形状标记和双谱分析的策略，有效地提取了磨粒图像的形状特征，为磨粒识别提供了强大的工具，并展示了其在实际应用场景中的实用价值。这对于磨粒分析领域，特别是在磨损监控和故障诊断中具有重要意义。