一种去除二值文本图像边缘噪声的新方法

提出了一种去除二值文本图像边缘噪声的新方法。该方法包括3个步骤:边缘噪声预处理,边缘噪声检测和边缘噪声去除。将该方法和其它方法作了比较。实验结果表明,该新方法可以更有效地去除边缘噪声,并在实际的文本图像处理系统中取得了较理想的效果。

襟翼边缘噪声的端板抑制技术试验研究

在声学风洞中开展试验研究,采用传声器阵列以及远场传声器线阵,结合波束形成、声压级积分、频谱分析等方法,验证了基于襟翼端板的襟翼边缘噪声抑制技术,研究了三种不同外形尺寸的襟翼端板对襟翼边缘噪声的影响。研究表明,襟翼边缘产生的噪声集中在（5~16）kHz频率范围内,针对襟翼边缘噪声的端板在该频率范围内有着显著的降噪效果,且对干净构型下的噪声影响很小,具有较好的工程应用前景。对比不同外形的端板的降噪性能,表明襟翼端板降噪量与襟翼偏角以及端板外形相关;现有的三种端板中,尺寸越大则降噪效果越明显。

增升装置连式襟翼噪声抑制技术试验研究

机体噪声控制是当前民用飞机降噪技术研究的热点,增升装置的襟翼边缘噪声是机体噪声的重要组成。为了研究增升装置降噪技术,以L1T2翼型增升装置为对象,设计了两种不同偏角下的连式襟翼模型,通过声学风洞试验对其降噪效果进行研究。采用传声器相位阵列以及远场线阵等测试设备,结合波束形成、声压级积分、频谱分析等分析方法,研究了不同襟翼偏角和迎角下L1T2增升装置气动噪声特性以及连式襟翼的降噪效果。研究表明:襟翼偏角0°/30°时,襟翼边缘噪声成为L1T2翼型襟翼噪声的主要噪声源,并随着迎角的增大而增大;襟翼偏角为0°/20°和0°/30°时,连式襟翼均能产生明显的降噪效果,且偏角越大,降噪效果越明显;此外,连式襟翼的降噪效果随着迎角的增大略有减小。

CCD扫描噪声建模及自适应滤波算法

为去除图像因扫描引入的电荷耦合器件(CCD)噪声,提出一种基于变窗口的自适应滤波算法。分析CCD主要噪声:散粒,固有和输出噪声的噪声特性,建立CCD扫描噪声模型,根据噪声和边缘处理方式的不同设计了局部和全局自适应滤波器。实验结果表明,该算法具有较好的信噪分离能力,在充分抑制噪声的同时,很好地保持了边缘,提高对比度,视觉效果良好。

基于数学形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法

分析线粒体电镜图像的特点,对其进行预处理,用线性结构元素进行运算,初步获取图像边缘,接着得到二值图像,再用方形结构元素进行运算,减少图像中的无用信息,通过开运算和闭运算滤波去噪并填充边缘缺口,最后对图像进行骨骼化处理,得到清晰约简的线粒体边缘。实验结果表明,该算法能较好的实现线粒体电镜图像的边缘检测,为后续的目标识别提供了良好的基础。

基于机器视觉印品缺陷检测的滤波算法

彩色印刷品是经过多色印刷后形成的,各色之间不可避免地存在一定程度的套印位置偏差等工艺缺陷.针对这个问题,提出了一种从印刷品差分图像中滤掉边缘噪声的算法.基于印刷工艺因素的影响及标准图像的自身结构特征,设计了滤波算法由图像乘、全局亮度门限和腐蚀/膨胀等部分组成.实验证明该算法能有效地降低边缘噪声.

应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法

图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子(LGFO)的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。