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申请/专利权人：西安工业大学

摘要：本发明涉及一种基于KFBE算法的在线磨粒图像处理方法，包括以下步骤：S1：通过润滑油磨粒监测系统实时采集磨粒图像数据；S2：对采集到的磨粒图像添加随机噪声，再通过K‑SVD字典学习算法获取去噪字典及稀疏编码对磨粒图像去噪；S3：对去噪后的磨粒图像采用改进的标记分水岭分割算法进行图像分割，将粘连在一起的磨粒链分割为单个磨粒；S4：提取分割后磨粒图像中磨粒的边界能量BE特征。本发明以润滑油磨粒监测系统采集到的磨粒图像数据为基础，通过图像去噪及改进的图像分割方法将磨粒链准确的分割为单个磨粒，再深入研究更为精确的健康状态表征参数，分析机械设备的磨损状态。

主权项：1.基于KFBE算法的在线磨粒图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过润滑油磨粒监测系统实时采集磨粒图像数据；S2：对采集到的磨粒图像添加随机噪声，再通过K-SVD字典学习算法获取去噪字典及稀疏编码对磨粒图像去噪；1首先，将采集到的磨粒图像作为样本集Y，M为样本数，单个样本yi∈RN是一个N维特征向量；2从样本集Y中随机挑选k个样本，作为随机初始化字典D的原子；并且初始化稀疏编码矩阵X为0矩阵，使得Y被近似分解为Y≈D*X；3当固定字典时，求取样本集中每一个样本yi对应的稀疏编码xi，此时的稀疏模型为： 其中，||xi||＜＜N表示稀疏表示中非零分量的数量的上限，ε表示最大容忍的误差值，通过OMP正交匹配追踪算法同时公式1迭代，得出Y的稀疏表示；4采用逐列更新的方法更新字典，当更新第k列原子的时候，其它的原子固定不变，假设要更新字典的第k列dk，令编码矩阵X对应的第k行为则目标函数为： Ek表示将字典D中的第k个原子去掉后，字典D对Y中k个信号样本的误差矩阵，求解的dk不是一个单位向量，采用svd分解，得到单位向量dk，在svd分解时以最大奇异值所对应的正交单位向量，作为新的dk，同时需要把系数编码中的非零元素也进行更新；然后一直迭代更新，直到收敛，得到更新后的字典与稀疏编码矩阵5最后求出去噪后的图像Z： 其中I为单位矩阵，Rij为第ij个子图像块，λ为阈值；S3：对去噪后的磨粒图像采用改进的标记分水岭分割进行图像分割，将粘连在一起的磨粒链分割为单个磨粒；所述改进的标记分水岭分割算法具体为：1对去噪后的图像进行灰度化处理；2对灰度化处理后的图像采用贝叶斯阈值算法进行阈值分割；3阈值分割后的图像进行梯度算子、形态学开闭运算、形态学混合重建；4再对图像进行前景和背景标记；修改梯度图像，使得仅在前景和背景标记处取局部极小值；5再对修改的梯度图像重复上述步骤3-4；6最后对5的结果图进行分水岭分割；S4：提取分割后磨粒图像中磨粒的边界能量BE特征。

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百度查询： 西安工业大学 基于KFBE算法的在线磨粒图像处理方法