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徐超, 冯辅周, 闵庆旭, 孙吉伟, 朱俊臻. 基于主成分分析的热图像序列盲源分离[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1018-1023.
引用本文: 徐超, 冯辅周, 闵庆旭, 孙吉伟, 朱俊臻. 基于主成分分析的热图像序列盲源分离[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1018-1023.
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XU Chao, FENG Fuzhou, MIN Qingxu, SUN Jiwei, ZHU Junzhen. Blind Source Separation of Thermal Image Sequences Using Principal Component Analysis[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1018-1023.
Citation: XU Chao, FENG Fuzhou, MIN Qingxu, SUN Jiwei, ZHU Junzhen. Blind Source Separation of Thermal Image Sequences Using Principal Component Analysis[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1018-1023.
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基于主成分分析的热图像序列盲源分离

Blind Source Separation of Thermal Image Sequences Using Principal Component Analysis

    摘要
  • 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.

     

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