基于Haar-PP混合特征提取的沉降颗粒识别研究
来源：计算机工程杂志2018年第12期北京时间：
作者：周冉,宋华珠,刘翔
单位：武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉 430070
摘要：针对沉降颗粒识别与轨迹追踪中由于灰度模糊、变化造成的识别通过率低、准确度差的问题,对由沉降颗粒的个体形态、运动形态以及空间运动引起的动态灰度变化进行分析,完成激光散射像点图像灰度增强、像素特征转换、像素点连通性判断等处理过程,在此基础上提出一种基于Haar-PP混合特征的沉降颗粒识别算法。实验结果表明,与高斯混合模型相比,该算法有较高的识别率,且时间复杂度较低。
关键词：沉降颗粒,激光散射,特征提取,灰度增强,Haar-PP混合特征
基金资助：国家科技基础性工作专项(2014FY110900)。
