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基于颜色特征的半监督聚类算法在铜片腐蚀等级识别中的应用: 收藏
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引用; 《腐蚀与防护》2023年第5期44卷 34-40页; 作者：钱企豪郑战光梁钊伍鹏革杜彭玉广西大学机械工程学院南宁530004 湖南大学机械与运载工程学院汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082; 提出一种基于半监督聚类算法的铜片腐蚀等级快速识别方法。该方法首先对于大量铜片腐蚀图像进行图像分割,使其尺寸归一化;然后通过滤波处理减弱异常值影响,利用颜色量化方法获取图像的颜色特征向量,并通过核主成分分析(KPCA)对颜色直方...; 提出一种基于半监督聚类算法的铜片腐蚀等级快速识别方法。该方法首先对于大量铜片腐蚀图像进行图像分割,使其尺寸归一化;然后通过滤波处理减弱异常值影响,利用颜色量化方法获取图像的颜色特征向量,并通过核主成分分析(KPCA)对颜色直方图信息进行降维处理;最后,将标准比色卡提取的颜色特征向量作为半监督k-means的初始聚类中心,结合预处理后腐蚀图像的颜色特征向量训练模型,得到每张图片对应的腐蚀等级。结果表明,通过该算法得到的铜片腐蚀等级分类结果与目测结果一致,说明该方法具有较高的准确性。; 来源：详细信息评论

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