二维变分模态分解在轴承检修中的应用

应用2D-VMD算法对图像信号进行去噪,以提升图像质量。采用2D-VMD技术对含有噪声的轴承缺陷图像进行分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)分量;利用模糊线性指数和标准差筛选各IMF分量,剔除噪声项,实现图像去噪。对比2D-VMD去噪算法和均值滤波、中值滤波的去噪效果,使用均方差和峰值信噪比对去噪后的图像进行客观评价。结果表明:使用2D-VMD算法去噪效果更好,去噪后的图像能保留更多有效信息、图像质量更好,能够满足铁路部门对轴承检修的需求。

基于改进直方图的红外图像增强方法

为改善红外热成像图像的增强效果,针对现有红外成像的特点,本文提出了一种基于改进直方图的红外图像增强方法。对于红外图像可能存在四周高亮的现象,综合考虑图像亮度强度和对比度,确定原始图像的裁剪区域,在此基础上,提出采用灰度级别均匀分布的方法来避免像素个数少的灰度级被合并导致图像细节丢失的问题。实验表明,本文提出的改进算法相比传统直方图均衡方法,在熵值、标准差、模糊线性指数上分别有21.87%,2.60%,14.52%的改进量,在提高图像对比度的同时增强了图像的关键细节,印证了理论分析的正确性。