李雪娇

（三峡大学科技学院机械电气学部 湖北省宜昌市 443000）

在技术单位开展无损检测方法研究的数年中，技术人员已针对灰度图像特征设计了多种有效的识别方法。但灰度图像的形成仍受到成像环境的影响，会存在边界条件模糊、灰度区间狭窄、噪声多等显著缺陷。这些图像缺陷会在不同程度上对图像识别造成干预，而目前大部分针对灰度图像的识别方法计算机识别，尽管基于计算机的识别方法智能性较强，但却很难精准地识别到灰度图像的边界条件[1]。此次研究将结合上述理论，对识别算法展开实践研究，希望通过此次的研究，为提出的假设提供可靠数据作为支撑。

1 灰度图像识别算法

1.1 基于改进多尺度采样算法的灰度图像纹理特征提取

为了满足灰度图像识别需求，需要在设计算法前，结合改进多尺度采样算法的设计，进行灰度图像纹理特征的有效提取。在此过程中，应明确灰度图像经过空间映射投影后，形成了RSP映射图像与MP映射图像，因此，要实现对灰度图像的纹理特征提取，应同步进行其映射图像特征的提取[2]。

为了确保在多尺度采样下获取的图像具有投影分布的特征，可在截取图像时，每间隔一行子带，进行一次降样处理[3]。此时，对应在第i个尺度下，获取的子带第k个区间可以表示为下述计算公式：

1.2 灰度图像三维空间映射处理

引进常规的图像处理技术，将图像的灰度值使用0～256内任意一个数值进行描述。其……