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为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题,引入了灰度共生三角阵(Grey Level Co-occur-rence Triangular Matrix,GLCTM)的方法。通过对炮膛样本图像GLCTM特征参量的计算与分析,确定了GLCTM的参数;根据特征参量的相关性分析结果,选择了其中7个作为炮膛图像的特征参量。样本图像的实验结果表明,炮膛图像的GLCTM特征参量取值与图像灰度的直观特点之间存在对应关系。