| 超声图像的小波去噪及多尺度边缘提取 |
| |
| 引用本文： | 张旸,程建政.超声图像的小波去噪及多尺度边缘提取[J].无损检测,2003,25(6):279-282,286. |
| |
| 作者姓名： | 张旸 程建政 |
| |
| 作者单位： | 中国科学院,武汉数学与物理所,湖北武汉,430071 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (10 13 40 2 0 ) |
| |
| 摘 要： | 提出与超声成像图像适应的小波统计域去噪和多尺度边缘提取结合的缺陷识别方法。在目前存在的多种分析模型基础上，根据统一的尺度一空间分析广泛图像小波分解系数的模型框架，结合概率模型，利用软门限和经典维纳估计方法压制噪声。通过不同信号在多尺度分析中的不同动态特性，提取表示缺陷特征的图像信号。
|
| 关 键 词： | 超声检验 信号处理 统计模型 缺陷识别 图像处理 去噪 边缘提取 小波分析 |
| 文章编号： | 1000-6656(2003)06-0279-04 |
WAVELET DENOISING AND MULTI-SCALE EDGE DETECTION IN ULTRASONIC IMAGING |
| |
| ZHANG Yang,CHEN Jian zheng.WAVELET DENOISING AND MULTI-SCALE EDGE DETECTION IN ULTRASONIC IMAGING[J].Nondestructive Testing,2003,25(6):279-282,286. |
| |
| Authors: | ZHANG Yang CHEN Jian zheng |
| |
| Abstract: | A flaw discrimination method by wavelet denoising accompanied with the given multi scale edge detection signal according to ultrasonic image was presented. Based on a unified scale spatial analysis frame, statistical model, and soft thresholding and classical Wiener estimation methods, a practical algorithm with minimum error was provided. Then the information in the image indicating flaw character was extracted by multi scale edge detection. |
| |
| Keywords: | Ultrasonic testing Image Denoising Signal processing Statistical model |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
