基于射线照相的石墨电极缺陷检测与识别

针对石墨电极内部缺陷无损检测难题,提出采用射线检测与深度信念网络相结合的电极缺陷检测方法.为此制作了石墨电极曝光曲线,利用曝光曲线为预制带有不同缺陷的电极试块选取合理的工艺参数、并进行X射线检测.采用去噪增强处理方法改善电极射线图像对比度弱、信噪比低等问题;应用改进的Canny算子边缘检测方法对电极射线图像进行边缘提取...     

基于第二代小波的增强边缘的图像去噪

传统的一些去噪技术往往是以牺牲图像的边缘和细节为代价的.为了去掉图像的噪声,同时又能够很好地保留图像的边缘和纹理细节,在介绍第二代小波变换的原理的基础上,提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,将它和该图像进行融合,用第二代小波对含噪图像进行分解,对图像高频进行自适应去噪.由于图像在去噪前融合了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强.仿真结果表明:该去噪方法优于传统小波阈值去噪方法.     

基于小波变换的一种图像增强去噪算法

利用小波变换的自适应特征,将小波的多分辨理论应用于图像的去噪、增强处理中,针对传统的阈值去噪和子带增强的缺点,提出了一种改进的自适应图像去噪增强算法.该算法对图像的噪音进行了估计,采用软阈值和硬阈值相结合的处理方法,利用3次B样条插值函数的特性,设计一个平滑的过渡区,有效地避免了单独使用软阈值或硬阈值处理的缺点,保证了图像达到比较好的去噪效果;同时引入的增益因子,可以自适应地补充图像的弱信息.     

基于小波阈值法的语音增强算法研究

随着小波变换理论的不断发展,小波变换去噪法不断丰富,小波阈值去噪法以算法简单、计算量小,吸引了众多研究者。通过对小波阈值去噪法传统阈值函数的研究,发现软硬阈值函数都存在着缺点;改进的半软阈值法综合了两者的优点,改正了两者的缺陷,明显改善了语音增强效果。并提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法,在较低信噪比下进行仿真,很好地抑制背景噪声和音乐噪声,减少语音信号的失真。     

一种基于改进分形编码的图像去噪方法

提出了一种针对加性白高斯噪声(AWGN)的改进分形图像去噪方法.该方法在改进的分形编码过程中采用二次函数灰度预测,使得对无噪图像的编码效果优于传统分形编码.在改进分形编码的基础上,改进的分形图像去噪方法通过带噪图像估计原始无噪图像的分形编码参数,从而在分形解码过程中达到去除噪声的目的.实验结果比较表明,改进的分形去噪方法具有很好的去噪效果.     

一种改进小波阈值函数的图像去噪方法研究

性质良好的小波阈值去噪方法在图像去噪领域中应用十分广泛.考虑到传统硬、软阈值函数存在不连续和恒定偏差的缺陷,基于均方根插值阈值函数引入一种改进的阈值函数图像去噪方法.该方法通过调节参数,能够更好地适应不同图像不同噪声的去噪需求,且对于图像的边缘细节信息能够处理得更好.试验结果表明,改进阈值函数图像去噪方法较之现有方法具有更小的均方误差、更高的峰值信噪比、更高的结构相似性和更小的梯度幅值相似度偏差,去噪效果更优.     

基于Prewitt算子的TV图像去噪算法

分析了传统TV算法抑噪不充分的原因,为了弥补其不足结合图像空间和像素梯度提出了一种改进算法.该算法首先运用Prewitt边缘检测算子分析图像空间梯度,并对空间梯度进行抑制,一定程度上克服了传统TV算法对平坦区抑噪不充分,甚至出现虚假边缘和阶梯效应的缺陷;再结合像素梯度分析了TV去噪的迭代函数完成保边去噪.与传统算法相比,该文算法残余噪声较小且边缘保护较好,提高了图像的PSNR和视觉效果.但对图像较小纹理误作为噪声而去除.     

基于连续阈值函数的小波去噪方法

文章分析传统软、硬阈值函数在图像去噪中的缺陷,提出了一个基于连续阈值函数的小波去噪方法.采用不同阈值函数的去噪方法对图像进行去噪处理,结果表明:基于连续阈值函数的方法的去噪效果优于其他非连续阈值函数的去噪方法.     

基于改进的MCA和K-SVD的图像稀疏表示去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,传统的图像去噪方法是基于小波阈值变换的,其去噪效果较好,但容易丢失细节信息,导致边缘模糊,针对传统去噪方法存在的不足,本文提出一种基于形态学成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)和K奇异值分析(K-SVD)的图像去噪方法.考虑到传统的MCA算法对图像的稀疏性要求较高,本文通过求解最接近l1范数的若干次优解和最小l1范数解进行加权叠加,并将结果作为源信号的估计,改进了传统MCA算法中对图像稀疏性的高要求,提高了对源信号估计的精度.本文方法首先采用改进的MCA算法将含噪图像划分为平滑部分、纹理部分和边缘部分;然后对平滑的结构部分采用小波阈值去噪,并利用改进的K-SVD去噪算法对纹理部分和边缘部分进行自适应去噪,最后将三部分合起来得到最终去噪图像.实验表明,该方法相比于传统的图像去噪方法能够更好地滤除噪声,保留图像的细节特征和边缘信息,获得更高的峰值信噪比值.     

基于小波分析技术的图像去噪与增强研究

对医学图像进行去噪、增强可提高信息的利用率.本文针对传统方法的缺欠和不足,利用小波变换的时频域特性与多分辨分析,提出了适合医学图像的去噪、增强方法并给出了实验结果.     

基于中值滤波的手指静脉图像增强

提出了一种基于中值滤波的手指静脉图像增强方法,本算法包括去噪、对比度增强和高通滤波增强.中值滤波在去除图像噪声的同时较好地保护了图像所包含的边缘信息,对比度增强加大了血管和背景的整体对比度,最后的高通滤波增强进一步增强了血管和组织的纹理结构.实验表明,本算法不但对图像去噪效果好,而且能有效地增强图像的对比度,改善图像的质量.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

一种改进的自适应PDE去噪算法

讨论了经典的偏微分方程去噪模型——TV模型和四阶PDE去噪模型的优点与不足,提出一种改进的综合去噪模型。通过自适应的系数选择,将TV模型和四阶PDE去噪模型进行加权组合.数值试验结果表明,改进算法不仅保留了传统算法的优点,而且能有效提高去噪效果.     

改进阈值函数在图像去噪中的应用研究

针对传统阈值函数在图像去噪中存在的缺点和阈值选取的不确定性,为进一步研究小波去噪处理算法,提出了一种新的改进阈值函数的去噪算法,分别对Circuit、Eight、Road 3幅图像采用传统的硬阈值、软阈值、半软阈值方法和文中方法进行Matlab仿真实验。对比分析,文中方法既获得了较好的视觉效果和更高的峰值信噪比,又克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点,且能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,明显地改进了传统硬、软阈值函数去噪算法存在的诸多不足,在实际应用中更为有效。     

基于变分混合模型同步实现图像去噪和反差增强

针对反差较低的且包含噪声的医学图像,依据图像直方图特点设计分段拉伸函数,并与基于梯度和拉普拉斯算子的图像去噪变分模型结合,建立新的变分模型,同步实现图像去噪和反差增强。该模型可有效消除图像光滑区域出现的阶梯效应,从而避免在图像增强过程中出现的假边界问题。同时,还为所提出的模型设计了Split—Bregman算法,以提高计算效率。最后通过实验对所提出的模型和算法的有效性进行了验证。     

用改进小波阈值分析法处理场地微动数据

针对场地土层监测数据受工程施工及气候变化等诸多外界因素的影响而出现土层结构判断失准的情况,基于小波分析理论,提出一种改进小波阈值去噪方法,用于处理青藏高原实测微动数据。首先采用基线校正法对原始监测数据进行调零,然后通过改进小波阈值分析法和传统滤波法分别对校正后的数据去噪处理,最后通过功率谱分析验证改进阈值小波分析法的滤波效果。对比结果表明：改进小波阈值分析法去噪效果优于传统滤波法,且与实测数据吻合较好,具有工程应用前景。     

基于小波去噪和直方图模板均衡化的手指静脉图像增强

提出一种手指静脉图像增强算法. 该算法包括去噪、 对比度增强和二值化. 在去噪部分, 根据小波变换后各频带的不同特点, 结合手指静脉的特点, 分别设计了不同的去噪策略; 在增强部分, 设计了一种新的方法, 称为灰度直方图模板均衡化方法, 较好地增强了静脉和背景的对比度; 在二值化部分, 采用了OTSU方法. 实验表明, 该算法能有效的增强图像的对比度, 改善图像的质量.