摘要
本发明公开了基于分形维数的花岗岩纹理表面层图案分析方法,涉及图像识别技术领域,包括获取花岗岩表面在多个频段的纹理图像并进行多模态融合,生成增强型纹理表征图像;对增强型纹理表征图像进行模态分解,得到模态图像序列;计算模态图像序列中各模态图像的分形维数,构建花岗岩纹理的分形异构特征集;基于分形异构特征集识别花岗岩表面纹理临界区域,并提取临界区域的矿物晶体形态特征集;基于分形异构特征集和矿物晶体形态特征集构建综合评价模型,预测花岗岩性能指标并生成分析结果。本发明采用多频段成像与张量分解相结合的特征融合方法,通过信息熵权重实现跨频段特征的有效表征与融合,提高了增强型纹理表征图像的完整性。
技术关键词
花岗岩纹理
异构特征
分析方法
综合评价模型
神经网络模型
变分模态分解算法
晶体
图案
张量分解方法
统计特征
特征融合方法
序列
阈值分割方法
交叉验证方法
形态
多频段
图像识别技术
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物流数据分析方法
极值
物流路径规划
电子地图
电子设备
网络识别方法
样本
数据
神经网络模型
概率密度函数
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摄影幕布
航天器模型
语义标签
神经网络模型
新鲜度
梯度提升树模型
深度卷积神经网络模型
集成学习算法
环境传感器数据