基于独立成分分析的脉冲涡流红外热成像缺陷检测低维特征子空间构造

摘要

独立成分分析算法被广泛应用于图像处理领域中.脉冲涡流热成像无损检测技术将检测样本的热响应记录在一系列红外热图像中.本文应用独立成分分析处理红外图像序列得到多个独立成分,再通过提出的顺序调整算法挑选出重要的独立成分,进而构造出包含有效信息的低维特征子空间.文中分析并探讨了如何基于混叠模型识别重要的独立成分,以及如何用排序算法挑选出有意义的独立成分来构造低维特征子空间.实验结果用于证实调整算法在选择重要独立成分中的有效性.