基于复域Contourlet特征向量的连铸板坯表面特征分类方法

针对连铸板坯表面缺陷特征检测的复杂性,提出了应用复域Contourlet分解特征图像的一种表面特征分类方法。其相对于传统方法具有更优的移不变性、方向选择性和图像特征提取率。通过将图像特征区域进行复域Contourlet分解,再经由方向滤波器组,提取Contourlet域的方向子带系数矩阵,再求取系数矩阵的能量、方差、偏斜度,作为一种量化图像的特征向量。将特征向量输入支持向量机进行图像特征识别训练,之后可以进行图像的各类特征识别和分类。工业现场测试的效果表明,通过该方法进行的表面特征分类准确率在90%左右,能够应用于连铸钢板坯的图像特征提取和板坯缺陷检测。