漏磁图像找出漏磁位置lbp算法
1. （由于原图像的尺寸太小，所以先对原图像进行插值）zm2_interp2函数是对矩阵进行自然边界条件的三次样条插值：zm为需要进行插值的数据，coeff为插值密度，密度越大插值越多。
2. zm_gradient135函数是为了将漏磁图像进行135度微分：datain为原数据，沿着135度角去除股波纹理特征。
3. smooth_d函数是为了对图像进行平滑处理：dataout为要处理的图像数据，选择lowess方法用23点平均处理，对每一行进行平滑处理。
4. gen_lbp_j函数是先对漏磁图像进行局部二值化处理，再从找出的点中找原图幅值大于一个值的点，从而找出漏磁点的位置：f为原图像的数据；函数中l为选取窗口矩阵的大小，即边长，这里选取 11×11的窗口矩阵；函数最后minl为选取漏磁点的最小幅值，这里取0.06。
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[{"title":"（ 6 个子文件 16KB ） 漏磁图像找出漏磁位置lbp算法","children":[{"title":"从钢丝的漏磁图像找出漏磁位置","children":[{"title":"smooth_d.m <span style='color:#111;'> 259B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"zm_gradient135.m <span style='color:#111;'> 254B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"从钢丝的漏磁图像找出漏磁位置.docx <span style='color:#111;'> 15.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"merge_array.m <span style='color:#111;'> 744B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gen_lbp_j.m <span style='color:#111;'> 1.36KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"zm2_interp2.m <span style='color:#111;'> 287B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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