免费论文摘要：鉴于看来光图像的飞机场道面病虫害分门别类算法接洽

      飞机场道面中异物和破坏是感化宇航安定的罕见妨害，正文中将异物和破坏统称为飞机场道面病虫害。人为检验和测定的本领透彻度和功效较低，仍旧不许符合宇航工作的高速兴盛。飞机场道面病虫害的机动分门别类辨别，除去能检验和测定到病虫害，还能扶助处事职员按照病虫害的类型，领会病虫害的妨害水平。暂时，还没有一套体例既不妨对飞机场道面举行异物的分门别类辨别，又不妨举行破坏的分门别类辨别。正文按照病虫害分门别类算法的少许困难，举行异物和破坏的病虫害图像的巩固、分隔、特性索取、分门别类辨别以及病虫害襟怀等多上面的接洽。      (1)按照飞机场道面搀杂后台，对病虫害图像举行预处置，破坏图像沿用低通滤波和小波变幻举行图像巩固，并提出了鉴于限制灰度方差的大津阈值分隔，不妨灵验地分隔破坏图像。      (2)接洽了纹理、脸色、形势等多个特性在异物分门别类的运用，特性采用后，安排以精细度、H通道脸色矩、梯度特性构成异物特性向量；按照各别典型破坏的好多样式分别，接洽多种特性在破坏分门别类的运用，安排以分形维、投影特性、好多矩构成破坏特性向量。      (3)比较领会了BP神经搜集和Adaboost分门别类器的分门别类辨别功效，安排了鉴于Adaboost的分门别类辨别算法，试验表白，该算法减小了遗漏未检验率和误检率，普及了分门别类精度。在破坏的襟怀上，正文安排了灵验的算法举行单向缺陷长度和宽窄的计划，以及龟裂和坑洞表面积的计划。      综上所述，正文接洽了看来光飞机场道面病虫害图像分门别类辨别的关系算法，提出了鉴于多种特性的Adaboost分门别类算法，该算法过程试验证领会其有理性和灵验性，并被用来本质运用中。

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