小波模极大值算法提取摩擦焊接缺陷图像边缘技术

在由UltraPAC系统捕获的摩擦焊接缺陷图像中,存在着宏观和微观缺陷信息。如何实现对接头缺陷准确的定量分析一直是研究的热点。提出了一种基于小波变换模极大值的边缘检测算法,采用了3次B样条小波来实现图像边缘检测,并对实验得到的超声检测图像进行仿真。通过比较,利用小波变换模极大值提取的图像边缘效果非常明显,为后续的摩擦焊接超声扫描缺陷图像的分类与识别提供了非常有用的信息。     

基于改进Prewitt算子的矿井视频图像小波阈值去噪

由于矿井成像环境的复杂性,导致所获取的图像较为模糊且存在一定程度的噪声,有必要采用适当的方法滤除其中的噪声并提高图像的清晰度。为此,提出了一种结合边缘检测的小波域矿井视频图像去噪算法。首先对噪声图像采用均值滤波算法进行预处理;然后对分别从检测模板、自适应阈值设定方法对经典的Prewitt算子进行适当改进,并采用改进的Prewitt算子提取预处理后图像的边缘轮廓信息,从而获得边缘图像和非边缘图像;最后对于非边缘图像,采用一种基于自适应阈值的改进小波阈值函数模型进行去噪处理,该模型充分结合了小波硬、软阈值去噪模型的优势,能够随着小波分解层数的变化自适应调整阈值大小。为了验证该算法的有效性,采用2幅实地获取的山东兖州某煤矿井下视频监控图像进行试验,并与小波硬、软阈值函数模型及2类已有的改进型小波阈值函数模型进行去噪效果对比。结果表明,该算法的去噪效果优于其余几类函数模型,且算法耗时略占优势,对于提高矿井视频监控图像的质量具有一定的参考价值。     

基于设备图像的边缘检测算子比较研究及实现

边缘检测技术在近几十年来成为图像处理与模式识别领域的一个研究热点。这个技术可以应用在煤矿安全管理的监控报警实际生产过程中。本文在对设备图像的常用边缘检测算法进行分析研究的基础上,对其进行了介绍,并通过实验针对仪器图像对各种算法进行了比较和分析。     

基于格林函数边缘检测的焊缝信息获取

格林函数边缘检测算法受噪声和阈值干扰较大,针对这一问题,采用各向异性扩散方程对图像进行去噪处理,并用改进的粒子群算法优化指数熵来确定高低阈值,将改进的格林函数边缘检测算法引入焊缝图像的处理过程,有效解决了边缘检测技术在抗噪声能力和精确定位能力间的矛盾。仿真结果表明,改进的算法检测的边缘细、连贯,受噪声的干扰小,将改进的算法应用于焊缝图像处理起到了很好的效果。     

基于PURE-LET的激光光斑图像快速去噪算法

煤矿井下低照度成像环境会导致图像中产生泊松噪声，将引起激光光斑图像的强度和形状分布的不确定性，从而影响激光三角测距的精度。提出了一种基于PURE-LET（Poisson Unbiased Risk Estimator-Linear Expansion of Threshholds）的煤位表面激光光斑图像的快速小波域去噪算法。给出了泊松噪声下小波系数估计MSE（Mean Squared Error）的一个无偏估计子PURE，并将小波系数估计子写作一组基本阈值函数的线性组合以提高算法速度。仿真图像与真实煤仓图像的实验显示，与3种典型图像去噪算法（BayesShrink，Poisson_NLMeans，PURE-LET）相比，提出的PURE-LET-Smooth算法具有更好的噪声抑制能力，同时具有保持图像边缘结构和快速计算的特点，这在实时光斑质心精确计算和三角测距应用中是一个明显优势。此外此算法具有阈值函数组合系数的快速自动计算特点，适用于自动煤位检测应用。     

基于小波分析的X射线焊接图像中缺陷提取方法

针对射线检测焊接图像内缺陷的提取，本文给出了一种利用小波分析对焊接图像中列灰度曲线奇异点检测进行缺陷提取的方法。把每一列灰度值曲线的微分曲线作为被分析函数f（x），根据Lipschitz指数与小波变换模极大值的关系，利用小波模极大值处检测出曲线f（x）上的所有奇异点，并利用Lipschitz指数来估算边缘点奇异程度，由此实现焊缝和缺陷边缘的精确检测。仿真结果表明，利用小波分析方法可取得较好的焊缝、缺陷边缘提取效果。     

基于改进BP神经网络的彩色图像边缘检测

利用改进的BP神经网络模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中通过欧式距离度量像素之间的差异获得灰度图像;为了降低训练样本的数量,将灰度图像二值化作为导师信号;针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文章将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进。利用该方法对二值图像进行了边缘检测,实验结果表明,该方法对二值图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果。     

灰度自适应边缘检测在煤矸石分选中的应用

针对煤和矸石灰度的不同,本文介绍了一种基于灰度的自适应边缘检测法,首先对图像进行灰度增强预处理,然后采用迭代算法求出图像分割的最佳阈值,结合形态学的腐蚀算法从而实现图像的精确边缘检测,并给出了仿真实例。与几种经典的边缘检测算子相比较,该算法效果最佳。     

提升小波变换域矿井光照不均匀图像双直方图均衡化增强

由于矿井光照不均匀,加之大量粉尘附着于监控摄像头表面,导致获取的视频图像对比度不高且含有大量随机分布的颗粒状噪声。为提高该类图像的对比度,充分发挥矿井视频监控系统的效能,基于提升小波变换（Lifting wavelet transform LWT）,提出了一种矿井不均匀光照图像的自适应增强算法。首先采用直方图规定化算法（Histogram specification,HS）对获取的矿井图像进行初步增强;其次对初步增强后的图像进行提升小波变换,由于图像中的随机噪声主要集中分布于高频小波分解系数中,低频小波分解系数基本不存在噪声,故保留低频小波分解系数,对高频小波分解系数提出了一种基于反正弦函数的改进阈值函数去噪模型进行噪声抑制;然后对低频小波分解系数和去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到不含噪声的矿井图像;最后采用双直方图均衡化算法（Bi-histogram equalization,BHE）对去噪后的图像进行进一步增强。将所提算法分别与直方图规定化、反锐化掩膜、小波阈值去噪等算法进行性能对比,并采用峰值信噪比（Peak noise to ratio,PSNR）、均方根误差（Root mean square error,RMSE）以及边缘保持指数（Edge protection index,EPI）等指标对试验结果进行评价,结果表明：所提算法对于矿井光照不均匀图像的处理效果相对于其余算法而言效果较优,对于高效处理矿井视频图像有一定的参考价值。     

基于复小波域的自适应贝叶斯估计SAR图像相干斑抑制算法

提出了一种基于复小波域的自适应贝叶斯估计SAR图像相干斑抑制算法。该方法将传统小波的软阈值去加性噪声的特性与双树复小波变换的方向选择性结合起来,可以自适应选择有效的阈值来保留边缘等细节。应用贝叶斯估计来计算复小波系数的最佳值。该估计算子假设信号和噪声的复小波变换系数分别满足阿尔法稳定分布和高斯分布。实验结果表明该算法的去噪性能优于现有的基于离散小波变换的算法。     

基于边缘检测的焊接RT图像中缺陷分割方法

针对RT焊接图像,提出一种sobel算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法,并利用基于奇偶判断的填充算法,准确提取缺陷。对RT焊接图像进行边缘检测分割前,为去除噪声、检测和识别特征更加容易,首先在图像预处理中去除焊缝外背景,并进行了全方位多级组合滤波、局部区域的直方图均衡处理,然后还利用列灰度波形分析划分焊缝内区域。     

基于小波去噪和机器视觉的边缘检测

介绍通过小波去噪,Sobel边缘检测算子提取边缘的方法,通过软件平台Labview实现,给出了各个步骤的演示图片.结果证明这种方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确,程序结构合理.     

基于小波分解子带直方图匹配的 矿井视频图像增强方法

井下光源不充足,机械运行振动以及大量煤尘等因素的存在导致视频监控系统实时获取的图像较模糊且参杂了大量的颗粒噪声。为改善矿井视频图像质量,将空间域直方图匹配方法引入小波变换域中,提出了一种基于小波分解子带自适应直方图匹配的图像增强方法。首先对矿井视频图像与经过直方图均衡化处理后的矿井视频图像分别进行小波变换,以直方图均衡化处理后的图像的低频小波分解子带灰度直方图为基准,将矿井视频图像的低频小波分解子带直方图与之进行匹配,获得增强后的低频小波分解子带;然后针对均值滤波方法存在的缺陷,提出了一种基于滤波窗口自适应划分的加权改进均值滤波算法,并将其应用于去除矿井视频图像高频小波分解子带中的颗粒噪声;最后对直方图匹配后的低频小波分解子带和滤波后的高频小波分解子带进行逆小波变换,得到了视觉效果较佳的矿井视频图像。利用C++语言分别对直方图均衡化、同态滤波、均值滤波以及所提方法进行了编程实现,采用实地获取的山西阳泉某煤矿井下视频监控图像进行试验,对试验结果引入边缘保持指数（Edge protection index,EPI）进行评价,结果表明,所提方法对矿井视频图像的处理效果相对于其余方法而言优势较明显。     

矿用带式输送机纵向撕裂检测方法研究

目前国内输送带纵向撕裂检测在精度和可靠性方面不能满足要求,随着数字图像处理技术的不断发展其已被广泛应用于工业检测中,文章提出一种应用数字图像处理技术对输送带纵向撕裂检测的方法并使用蚁群算法对canny算子进行优化。实验结果表明优化的边缘检测是一种有效的输送带纵向撕裂检测方法。     

准双曲面齿面接触斑点图像处理的边缘检测

介绍了几种图像边缘检测的算子,并利用这些算子进行准双曲面齿轮接触斑点图像的边缘检测,总结出相对比较有效的接触斑点图像边缘检测算子,为进一步施行接触斑点特征参数的提取和三维重构提供技术和理论依据。     

图像分割的多尺度方法研究

作为一种典型的多尺度(或多分辨)分析工具,小波变换已经在很多的信号与图像处理的任务中得到了成功的应用。首先分析了现有的图像分割方法,指出了图像的多尺度特性,以及利用小波变换挖掘图像的多尺度特性的必要性。在分析了小波变换的原理、步骤的基础上,研究了多尺度方法在图像分割问题中的应用。