基于主成分分析的热图像序列盲源分离

基金项目: 军队科研项目

详细信息

Blind Source Separation of Thermal Image Sequences Using Principal Component Analysis

摘要: 在涡流脉冲热像技术中,高频涡流瞬时加热被测物体时,不同区域的热响应会发生混叠现象,这势必影响缺陷区域热响应信号的判别.本文以红外图像序列为观测信号,建立热响应信号的混叠模型;其次,利用不同区域的热响应彼此独立的特点,开展了基于主成分分析的盲源分离数据处理方法研究;最后,建立仿真模型研究了不同区域的热响应形态,采用了基于混叠向量和峰度系数定量分析主成分强化的区域.实验结果表明该方法能够实现不同生热区域的盲源分离,为缺陷的特征提取和识别提供了理论支撑.
- 涡流脉冲热像 /
- 盲源分离 /
- 主成分分析 /
- 热响应

1.	徐加竞，杨英武，刘茂钊，杨博. 主成分分析法在红外图像序列识别粘钢缺陷的应用. 工业建筑. 2022(S1): 496-500+205 . 百度学术
2.	傅萍，胡博，于润桥，姜禹桐. 基于盲源分离的304奥氏体不锈钢弱磁信号处理. 现代制造工程. 2021(08): 125-131 . 百度学术
3.	郑晓庆，刘贤忠，吴明辉，张伟政. 基于分数间隔采样的浮标信号盲源分离算法研究. 国外电子测量技术. 2021(08): 105-109 . 百度学术
4.	韩春润，吴一帆，李佳蔚，姚禹. 基于盲源分离的智能图像和语音信号去噪方法. 科学技术创新. 2020(25): 77-79 . 百度学术
5.	李方忠，马文生，陈溪，陈平伟. 基于Hilbert-Huang变换方法的滚动轴承故障分析. 兵器装备工程学报. 2018(12): 207-211 . 百度学术