导读:本文包含了纹理特征量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:碳素钢,耐磨性能,激光表面纹理化技术,仿生耦合原理
纹理特征量论文文献综述
苏威[1]（2019）在《仿生激光纹理的特征量对C30碳素钢干摩擦耐磨性能的影响》一文中研究指出在凸轮式制动器的服役过程中,制动蹄腹板弧面和支撑销之间往往存在剧烈的干滑动摩擦磨损。中频淬火技术虽然能够有效提高制动蹄腹板的硬度和腹板弧面的耐磨性能,但该技术存在加工效率低下、热处理变形难以控制等缺点。基于对仿生耦合原理及激光表面纹理化技术的研究,本文提出了一种可能替代中频淬火技术以改善制动蹄腹板弧面耐磨性能的仿生激光纹理化技术,并以制动蹄腹板材料C30碳素钢为研究对象,研究了条状仿生激光纹理特征量的变化对C30碳素钢干摩擦耐磨性能的影响。在受到耐磨生物表面软硬相间特征及非光滑形貌的启发后,本文首先采用脉冲激光在C30碳素钢试样上制造了分布间距特征量,分布均匀性特征量及分布方向特征量各异的叁组条状仿生激光纹理。随后,通过干摩擦试验和磨损失重分析,本文对比了仿生激光纹理化试样,淬火试样及未处理C30碳素钢试样的干摩擦耐磨性能。通过显微分析及硬度测试,本文研究了条状激光纹理的组织及硬度特征,仿生试样的表界面磨损形貌及仿生纹理磨损前后的表面轮廓特征。通过有限元模拟分析,本文研究了各种试样表面模型受载时的表面应力分布特征。研究结果表明:随着仿生纹理的中心间距从2.5 mm增大到3.5 mm,仿生试样逐渐呈现出软硬相间的表面特征,磨损后的仿生试样逐渐呈现出非光滑形貌,试样的耐磨性能将有所提高;随着仿生纹理的中心间距从3.5 mm增大到5.0 mm,不耐磨软相的表面占比逐渐增大,试样的耐磨性能将逐渐下降。非均匀仿生纹理将导致磨损后的仿生试样出现大范围的表面起伏和局部的应力集中;均匀仿生纹理能使仿生试样上的载荷得到合理的分配,能使仿生试样的摩擦磨损过程更加稳定,从而能够有效降低试样的磨损率。相比于垂直或平行于滑动摩擦方向的仿生纹理,与滑动摩擦方向呈一定夹角的仿生纹理磨损率更小。中心间距3.5 mm且与滑动摩擦方向呈45°角的条状仿生激光纹理既能防止试样表面被持续犁削,又能有效疏散游离磨砺,从而能将C30碳素钢的干摩擦耐磨性能提高70.4%。相比之下,淬火试样虽然具有较高的表面硬度,但不具有软硬相间的表面特征,磨损后不会形成能够阻碍磨砺的非光滑表面结构,淬火热处理只能将C30碳素钢的干摩擦耐磨性能提高58.5%。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
瞿祥和[2]（2016）在《基于图像硬度和边缘纹理特征量的肝纤维化诊断研究》一文中研究指出肝硬化是临床上常见的慢性肝脏疾病,是由多种因素长期反复导致的弥漫性肝损害。肝纤维化是肝硬化早期的临床病理症状,研究发现肝纤维化是可逆的,因而对肝纤维化的早期发现和及时治疗可以极大的减小肝病死亡率。目前,肝硬化和肝纤维化的诊断主要是依靠活检化验的方法,这种有创检查不仅损害患者身心健康,而且医生的临床经验也会直接影响诊断结果。因而人们迫切寻找一种肝纤维化的早期无创诊断方法。随着医疗技术和数字图像处理技术的发展,人们在肝纤维化的诊断过程中引入计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis, CAD)技术,极大提高了诊断的效率和准确率。针对目前肝纤维化诊断中基于形状特征量诊断耗时、扩展性差和纹理特征量诊断效果不好的缺点,本文提出一种基于图像硬度和边缘纹理特征量的肝纤维化计算机辅助诊断研究方法,主要工作内容如下：(1)对基于网格状的肝脏形变图像进行图像处理来分析诊断肝脏的柔软度。在空域采用薄板样条(Thin-Plate Splines, TPS)算法计算形变的最小弯曲能量值；在频域采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)算法计算变形前后特征区域的频谱值。实验发现：最小弯曲能量值和功率谱值都与肝脏柔软度呈现良好的线性关系,且其联合分布能很好的区分正常肝和非正常肝。(2)利用灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)计算肝脏CT图像纹理信息,提取肝脏轮廓边缘信息：平均灰度值、灰度方差值和14个边缘纹理特征量,对提取的16个边缘纹理信息进行肝纤维化分类诊断实验。(3)肝纤维化分类诊断实验中采用基于径向基核函数的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法,采用时间和成本代价最高的穷举遍历法和留一法循环遍历所有特征组合进行分类诊断实验。实验结果表明当边缘纹理特征量数目为3至7个时,分类实验有最佳诊断效果；分析边缘纹理特征量的权重排序发现：最大相关系数、对比度、共生差方差、差异平方和和共生和方差在分类实验中的权重值远远大于其它特征量。(4)比较边缘纹理特征量和纹理特征量、形状特征量在肝纤维化分类诊断中的实验效果,比较特征量提取方法的优劣性,分析特征量权重分布特点。研究基于图像硬度和边缘纹理特征量的肝纤维化混合诊断实验,混合实验大大提高了诊断的整体平均准确率。(本文来源于《广西大学》期刊2016-06-01）
刘健,余坤勇,许章华,李国清,缪丽娟[3]（2010）在《竹资源专题信息提取纹理特征量构建研究》一文中研究指出在"同物异谱""异物同谱"问题较为严重的区域,单纯利用光谱信息难以有效地提取出竹资源专题信息。研究以ALOS影像为数据源,以南方多山县顺昌为试验区域,在考虑海拔、坡向、坡度等地形因子的前提下,通过分析竹、马尾松、杉木和其他树种等典型植被的纹理特征差异,构建了最佳纹理量,在此基础上,分别利用基于像元与面向对象的监督分类方法进行竹资源专题信息提取。经精度验证,提取的总体精度分别为71.5%、74.0%,说明:单纯利用纹理特征量亦能使竹资源专题信息的提取精度达到与单纯利用光谱信息相当的水平;通过最佳纹理量的构建,可以较有效地利用地物的纹理信息,从而更有效地利用遥感影像丰富的信息;实践证明了纹理特征量用于竹资源专题信息提取的可行性,为综合利用光谱与纹理信息进行专题信息提取的研究提供了实例支撑和技术参考,可以预见,基于光谱、纹理特征和地形因子的竹资源专题信息提取精度将得到进一步提高;在纹理特征量构建基础上进行竹资源专题信息提取,面向对象的监督分类较之于传统基于像元的监督分类的精度稍高,连续性更好。(本文来源于《遥感信息》期刊2010年06期）
宋杨,万幼川,陈鹏[4]（2006）在《基于GLCM的纹理特征量在TM6热红外波段影像信息分析中的研究》一文中研究指出利用了基于灰度共生矩阵GLCM的纹理特征分析方法,对TM 6热红外波段影像进行目标信息的提取,以增强热辐射量大的亮温目标与背景图像的差异,从而实现对原始图像进行图像增强、实现目标信息提取的目的。本文的实验影像是从武汉市长江流域区域的TM影像的热红外波段影像上截取的16个子区域,对16个实验区域分别采用文中定义的6个纹理特征进行图像分析,原始图像的灰度级是256,考虑到计算量大,在处理过程中压缩原始的256灰度级到64灰度级。实验结果显示出较高的一致性,表明所定义的variance和correlation两个纹理特征对于在TM第6波段上,对于增强热红外影像上热辐射量大的目标影像与背景影像有显着的效果,该方法可以作为热红外影像处理的预处理,从一定程度上弥补了TM热红外波段影像分辨率不够高带来的限制。(本文来源于《遥感信息》期刊2006年04期）
张红,王振会,许建明,裴晓芳[5]（2004）在《可见光云图日食阴影订正效果的纹理特征量分析》一文中研究指出日食现象的发生,使得卫星可见光云图上会出现明显的阴影区,在阴影区内云图的信息无法得到分析和利用。首先阐述了日食发生的原理,由此给出阴影区内卫星接收到地球表面的辐射的订正函数,然后用该辐射订正函数对日食阴影区进行订正处理。立足于图像处理的观点,利用图像的灰度共生矩阵、纹理特征量评价可见光云图日食阴影的订正效果。结果表明,所用的订正方法是有效的,订正前后灰度共生矩阵、云图的对比度和熵的改变说明日食阴影已基本被消除,云系纹理、结构变得清晰,而订正前后云图的相关保持基本不变。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2004年01期）
纹理特征量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
肝硬化是临床上常见的慢性肝脏疾病,是由多种因素长期反复导致的弥漫性肝损害。肝纤维化是肝硬化早期的临床病理症状,研究发现肝纤维化是可逆的,因而对肝纤维化的早期发现和及时治疗可以极大的减小肝病死亡率。目前,肝硬化和肝纤维化的诊断主要是依靠活检化验的方法,这种有创检查不仅损害患者身心健康,而且医生的临床经验也会直接影响诊断结果。因而人们迫切寻找一种肝纤维化的早期无创诊断方法。随着医疗技术和数字图像处理技术的发展,人们在肝纤维化的诊断过程中引入计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis, CAD)技术,极大提高了诊断的效率和准确率。针对目前肝纤维化诊断中基于形状特征量诊断耗时、扩展性差和纹理特征量诊断效果不好的缺点,本文提出一种基于图像硬度和边缘纹理特征量的肝纤维化计算机辅助诊断研究方法,主要工作内容如下：(1)对基于网格状的肝脏形变图像进行图像处理来分析诊断肝脏的柔软度。在空域采用薄板样条(Thin-Plate Splines, TPS)算法计算形变的最小弯曲能量值；在频域采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)算法计算变形前后特征区域的频谱值。实验发现：最小弯曲能量值和功率谱值都与肝脏柔软度呈现良好的线性关系,且其联合分布能很好的区分正常肝和非正常肝。(2)利用灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)计算肝脏CT图像纹理信息,提取肝脏轮廓边缘信息：平均灰度值、灰度方差值和14个边缘纹理特征量,对提取的16个边缘纹理信息进行肝纤维化分类诊断实验。(3)肝纤维化分类诊断实验中采用基于径向基核函数的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法,采用时间和成本代价最高的穷举遍历法和留一法循环遍历所有特征组合进行分类诊断实验。实验结果表明当边缘纹理特征量数目为3至7个时,分类实验有最佳诊断效果；分析边缘纹理特征量的权重排序发现：最大相关系数、对比度、共生差方差、差异平方和和共生和方差在分类实验中的权重值远远大于其它特征量。(4)比较边缘纹理特征量和纹理特征量、形状特征量在肝纤维化分类诊断中的实验效果,比较特征量提取方法的优劣性,分析特征量权重分布特点。研究基于图像硬度和边缘纹理特征量的肝纤维化混合诊断实验,混合实验大大提高了诊断的整体平均准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
纹理特征量论文参考文献
[1].苏威.仿生激光纹理的特征量对C30碳素钢干摩擦耐磨性能的影响[D].吉林大学.2019
[2].瞿祥和.基于图像硬度和边缘纹理特征量的肝纤维化诊断研究[D].广西大学.2016
[3].刘健,余坤勇,许章华,李国清,缪丽娟.竹资源专题信息提取纹理特征量构建研究[J].遥感信息.2010
[4].宋杨,万幼川,陈鹏.基于GLCM的纹理特征量在TM6热红外波段影像信息分析中的研究[J].遥感信息.2006
[5].张红,王振会,许建明,裴晓芳.可见光云图日食阴影订正效果的纹理特征量分析[J].遥感技术与应用.2004