金属断口SEM图像的特征提取与分析

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断口图像的研究多是针对不同断口类型的分类,而针对内部纹理极为相似,但又有区别的同种类型断口,相关的研究并不多。而在同一断口中,其图像纹理特征与材料,以及使用寿命有着密切的关系,所以,本文的切入点就在此,从以下方法进行了分析:基于傅立叶功率谱法的断口图像分析,把一张大图像滑动分割成不同的小图像,求得断口图像经过傅立叶功率谱法变换后的环特征、锲特征,依次求得这些小图像的特征向量,从而,一张变化不太明显的图像就可以通过数值相对明显的表示出来。由锲特征得到方向场图来描述整幅图像。基于小波分解的断口图像的分析,首先提取锆-4合金低周疲劳断口纹理图像的特征,实验确定了DB4小波分解和L1能量的计算方法,求得不同寿命的断口图像在各个频率通道的特征值,断口图像的变化反映在特征值的变化,这为图像的寿命分析提供了一种有效的手段。然后,利用分形算法对断口扩展过程进行了比较详尽的分析。基于频率域分解的Gabor变换,Gabor变换有着比较好的方向选择性,利用这一点特性,为图像分析提供了另一个思路。针对同一类断口纹理的研究还相对比较新,方向场的运用使得表达更直观,纹理分析与材料综合分析是本文的创新之处。肉眼难以区分的图像通过多种方式分析表达,为寿命分析提供比较有效的手段,对图像分析、研究有着重要的意义。
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