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对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷.给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25.2229dB、27.708dB.与含噪图像相比分别增加了7.7253dB和7.739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。 相似文献
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周千 《西安航空技术高等专科学校学报》2010,28(5)
偏微分方程的去噪方法是具有显著效果的图像去噪技术,从Perona-Malik模型的扩散系数出发,对其函数性质进行分析,并提出了一种关于像素的自调节修复算子,改进Perona-Malik模型的扩散系数,使其能在消除图像噪声的同时更好地保持边缘,在一定程度上克服了边缘保持与噪声消除之间的矛盾.最后,通过实验证明了该方法的有效性. 相似文献
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数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛,论文提出基于数学形态学的小波自适应算法进行图像去噪处理,通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理,而且能很好地保留原图像的细节特征,避免了常规算法的缺点,效果良好。 相似文献
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针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分(TV)去噪模型与方向全变分(DTV)去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于 的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p 由图像的结构来确定在(0,2)中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法(ADMM)求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。 相似文献
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航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像,实验结果表明,相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型,本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%~10%,在检测效率上提高6%~20%。 相似文献
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为增强低照度图像和抑制噪声,提出了一种通过学习收缩场(SF)改进Retinex分解的图像增强方法。首先,构造新的目标函数,在正则项中引入2组不同的高阶滤波器分别约束未知的反射图和照明图。高阶滤波器可以学习到多种激活模式,有利于在恢复反射图的同时抑制噪声污染。然后,在优化目标函数时通过求解收缩场更新隐变量,参数化的压缩函数可以自适应地调整相应滤波器在反射图和照明图上的响应。最后,在每个级联内更新照明图之前,嵌入一个辅助的收缩场,以抑制噪声和不良伪影的传播,从而更精确地估计照明图。实验结果表明,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)均高于当前最新的低照度图像增强方法。 相似文献
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针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。 相似文献