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题名BEMD分解的矿下图像增强算法
被引量:10
- 1
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作者
赵谦
钱渠
任志奇
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
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出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期484-491,共8页
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基金
陕西省科技计划工业科技攻关(2015GY023,2017GY-073)
西安市碑林区应用技术研发(GX1811)。
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文摘
应用一种基于二维经验模态分解和高频滤波的图像增强算法,对处于恶劣环境中矿井下的图像进行增强处理,能有效解决此类图像存在边缘及纹理等局部细节信息模糊、对比度不高以及对噪声敏感等问题。首先,对输入的矿井下图像进行高通滤波处理,去除图像中的高频成分,得到矿井下图像的低频部分;其次,用二维经验模态分解出图像的高频部分,弥补因第1步引起的图像细节信息丢失的不足;再次,通过确定高低频比例因子c,将提取的高频细节与低频背景按3∶2的比例融合,并有效抑制粉尘散射模糊和过曝光白色伪影现象的噪声;最后,采用直方图均衡化来平衡图像灰度,增强图像的细节,提高图像整体的对比度。对比实验表明,在保证图像质量的前提下,所提算法与传统的高频强调滤波相比,处理后的图像清晰度Brenner指标提高10%,均方误差更小,在增强矿井下图像边缘纹理以及暗部细节效果明显,能够有效提高图像的对比度,增强图像的亮度和信息熵,能对后续的图像处理及分析提供有效的帮助。
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关键词
图像增强
矿井图像
高通滤波
二维经验模态分解
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Keywords
image enhancement
mine image
high pass filtering
BEMD
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于ARM的坩埚气泡动态智能检测系统
被引量:1
- 2
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作者
赵谦
李蓉蓉
钱渠
马莉
尹怡晨
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
南通智能感知研究院
西安地山视聚科技有限公司
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2021年第4期97-101,共5页
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基金
国家自然科技基金青年基金项目(51804248)
陕西省科技计划工业科技攻关(2017GY-073)
+1 种基金
地面信息处理系统项目(通CT200205)
西安市科技计划高校人才服务企业项目(2019217714GXRC013CG014-GXYD13.5)。
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文摘
为了得到石英坩埚透明层气泡的形态参数及数量。搭建了一种基于ARM的石英坩埚气泡动态智能检测平台。首先利用STM32作为机械臂的控制单元,搭载电子放大镜采集坩埚气泡图像;其次对采集的气泡进行增强处理并且提出一种融合霍夫变换气泡轮廓提取算法,利用凹点提取分割算法分割重叠气泡。最后基于ARM开发了实时检测系统。实验结果显示,设计的系统对气泡信息定位准确,单张图像检测时间仅为0.1 s,实现了动态获取气泡直径、数量的功能。
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关键词
石英坩埚
ARM核心开发板
STM32
机械臂控制
动态识别
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Keywords
quartz crucible
ARM core plate
STM32
manipulator control
dynamic identification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名工业管道内壁损伤重建与检测
被引量:3
- 3
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作者
赵谦
张莉华
钱渠
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
南通智能感知研究院智能遥感事业部
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第25期10796-10805,共10页
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基金
国家自然科学基金(61801373)
陕西省科技计划工业攻关项目(2017GY-073)
西安市科技计划高校人才服务企业项目(2019217714GXR C013CG014-GXYD13.5)。
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文摘
工业管道内壁的检测可以提前发现安全隐患,降低危害。针对管道内壁分辨率低、适用性差等特征,提出了工业管道内壁的重建方法。首先搭建内窥镜视频采集平台对管道内壁进行实时采集,采用张正友平面标定法进行标定处理,为了提高工业管道内壁检测的时效性,研究了几何成像关系对管道内表面图像进行径向拉伸的算法;采用改进的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法进行特征点提取与匹配,融合随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法和加权融合算法剔除误匹配对以及消除拼接缝,实现了管道内表面损伤图像的完整重建。实验结果表明,该算法时效性仅有1.5625 s,准确率可高达96%以上,为工业管道内壁损伤检测提供了新的思路。
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关键词
管道检测
径向拉伸
全景展开
SIFT特征提取
图像拼接
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Keywords
pipeline inspection
radial stretch
panoramic expansion
SIFT feature extraction
image stitching
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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