小波与中值滤波相结合的汽车管路连接件表面缺陷图像去噪

由于汽车管路连接件表面缺陷图像中的高频噪声和椒盐斑状噪声直接影响缺陷特征提取的精度,提出一种小波与中值滤波相结合的去噪新方法。该方法首先对原始图像进行小波变换分解,分离出高频信号与高频噪声,并将噪声滤除,然后由灰度值变化曲线统计得到缺陷灰度分界阈值,结合中值滤波算法自适应地滤除椒盐斑状噪声以保护缺陷特征边缘,对去噪后的图像进行线性增强,使缺陷边缘轮廓更加清晰,最后采用Sobel边缘算子算法分别对中值滤波、小波滤波、高斯滤波及新方法去噪后的图像进行缺陷特征提取以对比分析去噪效果。实验结果表明,新方法的峰值信噪比(PSNR)分别比中值滤波、小波滤波及高斯滤波提高了10.70%、8.99%和8.87%;结构相似度(SSIM)分别提高了21.82%、23.34%和11.54%,说明新方法具有良好的去噪效果,并在一定程度上提高了缺陷细节形状特征提取的准确性,适用于汽车管路连接件表面缺陷的检测与分类识别。     

线阵CCD全景图像的噪声分析与去噪方法研究

为便于线阵CCD(charge-coupled device)全景图像的后期运算处理,需要对图像进行去噪处理,以提高图像信噪比.分析了线阵CCD扫描全景成像系统中图像噪声的来源,研究了该系统噪声的特性.对比研究基于小波变换的多种去噪算法的优劣性和使用条件,提出一种基于小波软硬阈值的中值滤波去噪方法.通过实验结果分析,验...     

发动机装药内表面疵病检测中的图像滤波方法

导弹发动机内表面自动检测系统属智能检测技术的应用研究,是应用计算机图像处理技术,实现高精度、高效率的自动无损检测。图像滤波的目的是为了去除图像中的噪声,为下一步的自动检测作准备。基于小波分析理论,构造一种既能降低图像噪声,又能够保持图像细节信息的小波去噪算法,在采用小波变换方法对图像进行滤波的同时选择基于小波分解系数阈值量化的方法进行去噪。实验结果表明该方法优于中值和均值滤波方法,因为该方法可将高频部分的空间细化,低频部分的频率细分,并能实现对图像的自适应分析,噪声去除率可达到97%。     

角加速度信号自适应小波的去噪方法

针对多扰动、大负载环境下角加速度计输出信号中含有脉冲噪声和高斯白噪声的情况,提出一种改进的离散小波阈值法与中值滤波算法相结合的角加速度计信号自适应去噪算法。首先,使用中值滤波对原始信号进行去除脉冲噪声的预处理;其次,使用分解层数的自适应确定方法与改进的阈值选取准则,通过离散小波阈值去噪法去除高斯白噪声。仿真结果表明,该算法能够有效地提高信噪比,降低最小均方误差。实验结果表明,该算法既能去除分子型液环式角加速度计信号中噪声,又能很好地保留真实信号中的高动态部分。     

一种新的小波阈值去噪算法研究

为了更好地消除噪声对被测信号的干扰,针对传统小波软、硬阈值函数与全局阈值去噪算法的不足,综合考虑了小波阈值的估计与阈值函数的选取,提出了一种新的小波阈值去噪方法。对仿真信号与实验轴承振动信号进行去噪分析,并与几种不同的小波阈值去噪算法结果相对比。结果表明:新的小波阈值去噪算法更好地去除了噪声并保留了信号的原始特征,是一种更加优越的去噪方法,具有较高的实用价值。     

改进EMD阈值小波滤波方法

下肢自主康复训练机器人中交流伺服电机电流信号噪声严重影响电机力矩辨识精度。为解决非线性非平稳信号的滤波去噪问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的改进阈值小波滤波算法。首先对EMD最佳去噪层数和阈值小波的阈值处理函数进行分析和改进,然后将两种改进方法相结合,最后对Matlab中的Heavy sine信号添加高斯噪声,分别利用改进方法和软、硬阈值等滤波方法进行去噪实验。仿真实验结果表明,改进算法能有效去除非线性非平稳信号中噪声信号。与EMD和阈值小波等其他滤波方法相比,本文滤波算法去噪后信噪比更大,均方根误差更小,滤波效果更好。     

驻极体麦克质量检测中图像信号背景去噪研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,介绍了基于小波变换系数门限值的去噪方法,并给出了4种不同的门限值确定规则,针对含有白噪声的驻极体麦克图像信号,通过选择合适的小波基和阈值进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果.     

基于小波变换和自适应中值滤波的图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。该文尝试把小波变换与自适应中值滤波这两种去噪方法相结合,对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行了去噪研究。实验结果表明,此方法在去除噪声的同时也较好地保留了原始图像的边缘信息,效果不仅优于单一的小波变换或普通中值滤波的方法,更优于将小波变换与普通中值滤波相结合的方法。     

驻极体麦克质量检测中图像信号背景去噪研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,介绍了基于小波变换系数门限值的去噪方法,并给出了4种不同的门限值确定规则,针对含有白噪声的驻极体麦克图像信号,通过选择合适的小波基和阈值进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果.     

一种新的小波阈值函数去噪算法

小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。     

SF6断路器气体泄漏红外图像中散斑噪声的抑制算法

SF6断路器是电力系统中常见的电气设备,针对SF6断路器气体泄漏红外图像中广泛存在的激光散斑噪声,提出一种抑制散斑噪声的新算法.将同态均值滤波与小波变换结合,并应用贝叶斯软阈值,对红外图像进行去噪处理.研究中,将该算法与同态均值滤波、同态均值滤波与传统周定小波阈值结合滤波等算法作了比较,结果表明,在图像标准偏差、信噪比和散斑指数等常用性能指标上所提算法优于其他算法.     

基于能量的DSPI相位图正余弦降噪

针对数字散斑干涉(Digital Speckle Pattern Interferometry,DSPI)测量中散斑噪声干扰会导致相位提取困难、测量灵敏度降低的问题,提出基于能量的DSPI相位图正余弦滤波法,克服传统滤波方法不具有自适应性的不足,提高了相位图质量。该方法根据正交小波包能量估算DSPI相位图中的噪声能量;对相位图分别进行正余弦变换,采用均值法平滑处理;利用噪声能量设定滤波阈值,实现相位图有效滤波,文中将噪声能量与正余弦滤波结合可以自适应地进行降噪处理,利用能量控制图像滤波效果。仿真和实验结果表明,基于能量的正余弦滤波法较传统方法可以减少50%的循环次数。证明了本文提出的方法能够有效地对数字散斑干涉相位图进行滤波,提高信噪比。     

基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法

为解决测量曲轴端面螺纹孔操作繁琐、精度差及效率低等问题,以型号YC4W75曲轴为例,提出1种基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法。首先,将实时采集到的图像,利用引导滤波和形态学对图像进行预处理,消除表面噪声、花纹等影响,提取曲轴端面内螺纹小径的边缘特征,然后,结合RANSAC算法,利用Pytorch创建神经网络模型,对提取圆进行拟合,获取曲轴端面内螺纹小径的大小以及圆心间的距离。通过测试结果表明,内螺纹小径的误差在0.070 mm以内,各个螺纹孔与中心孔误差在0.200 mm以内,测量精度高、操作简单,满足工业现场精度要求,实现了曲轴端面螺纹孔位置信息的自动测量。     

基于小波域维纳滤波的光纤面板暗影检测

通过分析光纤面板透光图像的噪声性质,提出在小波去噪的始末对图像取对数、指数变换,成功转换噪声模型,有效去除高斯及斑点噪声.并提出在小波域采用维纳滤波算法以增强去噪功能,实现更为有效地去除光纤面板透光图像中的噪声.最后对去噪图像进行暗影检测,实验结果表明,采用此算法进行去噪,检测出的暗影定位更加精准,冗余信息大量减少,有...     

基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法

分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量.首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值.然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正.最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像.结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9 dB.该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量.     

Linear filtering of 2-D wavelet coefficients for denoising ultrasound medical images

The paper presents a novel denoising method for ultrasound medical images, whose quality is degraded by the peculiar phenomenon of speckle noise. The method is constructed step-by-step on the basis of recent research on the topic, and consists in Gaussian filtering of proper wavelet coefficients of the image, corresponding to vertical and diagonal details. A comparison with other filtering techniques for ultrasound imaging, i.e. Wiener and median filter, is presented. The obtained results, combined with those reported in independent research, demonstrate that the proposed denoising scheme has very good performance and is very promising for actual medical application.     

基于dbN小波变换和自适应高斯滤波的齿面干涉图像相位滤波方法

齿轮齿面形貌的激光干涉测量中，由于齿面高度差较大，采集到的干涉图像中难以避免存在条纹密集区域，容易出现局部条纹粘连、错切等现象，增加了相位噪声和解包裹难度。分析了包裹相位图中条纹密度分布规律，提出了一种基于dbN小波变换和自适应高斯滤波的齿面干涉图像相位去噪方法。首先，利用小波变换分解出包裹相位图中常表现为高频信号的噪声，采用软阈值去噪滤除部分高频噪声；其次，根据包裹相位图频域特征，结合自适应高斯滤波进一步对高频噪声进行迭代滤波处理；最后，设计了相关实验，通过与经典的滤波方法进行对比，所提方法不仅能够有效滤除条纹较为密集的包裹相位图中的相位噪声，而且更大限度地保留了图像细节信息，证明了所提方法的有效性和正确性。     

基于压缩感知理论的MEMS陀螺仪信号降噪研究

通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS(micro electro mechanicalsystem)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,并且在压缩比较大时基于压缩感知的滤波方法去噪效果优于小波阈值滤波方法,改善了低精度MEMS陀螺仪零偏稳定性,为工程中解决低精度MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路。     

中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法

图像去噪是指纹图像预处理中的重要内容,直接影响着指纹识别系统的准确率.结合中值滤波与小波去噪分别去除椒盐噪声和高斯噪声中的优势,提出了一种指纹图像混合去噪算法,并对其中的关键步骤进行了详细分析.仿真结果表明:相对于单一使用一种去噪方法,混合去噪算法能更有效地去除指纹图像中的椒盐和高斯混合噪声,获得了较好的峰值信噪比增益.