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题名基于小波变换的发动机表面缺陷图像去噪方法的研究
被引量:8
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作者
肖静
游世辉
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机构
九江学院机械与材料工程学院
湘潭大学土木工程与力学学院
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出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期328-333,共6页
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基金
江西省科技厅工业支撑项目(20111BBE50011)~~
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文摘
目的滤除发动机表面缺陷图像上的噪声,使发动机表面缺陷信息得以更好地呈现。方法首先利用小波变换将发动机表面缺陷含噪图像进行系数分解,获取不同的小波系数;接着利用支持向量机对小波分解系数进行分类,以达到将噪声信号与非噪声信号进行分离的效果;最后利用插值运算对硬阀值函数进行优化,以克服函数不连续性引起的振铃效应等弊端,使得去噪后图像能够保持更多的细节信息。通过实验仿真将所提方法以及中值滤波、双边滤波方法的去噪效果进行对比。结果所提方法去噪后图像与中值滤波以及双边滤波方法去噪后图像相比,具有更高的PSNR值以及SSIM值。测试图像噪声强度为25%时,所提方法去噪后图像的PSNR值以及SSIM值较中值滤波方法去噪分别提高了20.66%以及11.89%,较双边滤波方法去噪分别提高了10.30%以及5.48%。结论所提方法比中值滤波、双边滤波方法具有更好的去噪效果,能够对发动机表面缺陷图像的噪声进行去除,并较好地保留图像的细节信息。
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关键词
发动机表面缺陷图像
图像去噪
小波变换
支持向量机
插值运算
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Keywords
engine surface defect image
image denoising
wavelet transform
support vector machine
interpolation operation
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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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