基于小波变换的双阈值水下焊缝图像边缘检测研究

水下焊缝图像受到水下环境、弧光、飞溅、泥沙浑浊等噪声影响,生成的焊缝图像模糊不清质量较差,采用传统的边缘检测算法提取水下焊缝边缘,结果无法满足要求。为解决此问题,利用Canny算法,提出基于多尺度小波变换的自适应双阈值边缘检测算法。该算法结合多尺度小波变换,以三次B样条为小波函数,采用双线性插值进行非极大值抑制,根据OTSU法生成自适应双阈值抑制噪声和去除伪边缘。实验结果表明：相比传统的Canny算法,此改进算法对水下焊缝图像边缘检测效果更佳,边缘检测更精确、丰富完整,且有效抑制噪声,验证了此算法的有效性。     

基于小波变换和Canny算子的齿轮边缘检测

齿轮表面的缺陷检测是保证齿轮使用安全的一个重要手段。本研究对象为整个缺陷检测系统中的一部分,对输入的图像进行边缘检测,得到图像的边缘信息,是缺陷检测前的准备工作。基于小波变换多尺度多分辨率的特性,提出了将小波变换和Canny算子相结合的方法,对齿轮边缘进行检测。首先采用中值滤波去除图像噪声,然后根据小波变换理论,选取Haar小波提取图像的低频系数并重构,再用Canny算法检测齿轮的边缘,并对实景拍摄图片进行检测实验。结果表明：当小波尺度为1时,与单纯的Canny算法检测相比,改进算法在检测精度上较Canny算子有所改进,能够较好地检测边缘。     

基于二维小波分析的焊缝坡口边缘检测

提出一种基于二维小波进行边缘检测的方法。基数B样条函数可以说是对于软件或硬件实现都是比较有效的具有小支撑的最简单的函数，文中采用B样条小波进行焊缝坡口边缘检测。分析了不同方向小波对同一图像处理后的不同效果及尺度对图像小波变换结果的影响。最后提取出焊缝坡口边缘信息。该方法可一次处理较大视觉范围的信息。     

一种工业无损检测超声图像降噪方法

针对传统的工业无损检测超声图像散斑噪声降噪方法,不能很好的保持图像边缘和细节,提出了一种新的基于粗集与小波的工业超声图像降噪方法.该方法通过考察散斑噪声的统计特征,利用粗集中的等价关系将工业超声图像划分为若干子图,对子图进行对数变换后完成小波变换,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换和指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像.通过新算法在实际工业超声图像中的应用,实现了在保证降噪效果的同时能够较好地保持图像边缘及细节特征,验证了算法的有效性.     

一种改进全变差正则化的Shearlet 自适应带钢图像去噪算法

目的有效去除生产现场所采集的带钢图像上的混合噪声。方法结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质与全变分各向异性扩散的优点,提出一种带钢图像去噪新算法。对Shearlet变换分解后的图像进行硬阈值处理,再进行Shearlet变换重构形成估计图像,采用改进自适应的变差正则化的极小化迭代模型对估计图像进行迭代修正。结果去噪后的图像具有很好的视觉效果,避免了伪吉布斯效应的产生。在强噪水平下,对比新模型与小波去噪,PSNR提高了约9 d B,均方差降低了约319。结论该方法获得了较好的峰值信噪比增益,使信号幅度有较高的保真度,具有更好的平滑噪声和边缘保持功能。     

基于小波变换的大型锻件图像边缘检测

大型锻件热态在线尺寸测量一直是在线生产的难题,近来,提出了用CCD测量尺寸的原理,其中CCD图像的边缘检测是其中的关键环节。文章根据Mallat小波理论中图像边缘对应于小波变换模的局部极大值点的理论,采用B样条小波对大型锻件图像进行了多分辨率小波变换,并根据不同尺度下噪声的小波系数变化较大的特点,采用固定阈值,有效抑制了噪声,成功地检测出图像的单像素边缘。试验结果表明,用小波变换处理大型锻件热态CCD图像的效果较好。     

基于小波变换的X射线焊缝缺陷图像处理

介绍了射线检测焊缝缺陷图像的性质。以Matlab图像处理软件为平台,以小波变换为分析工具,应用了三种小波变换的基本理论,即连续小波分析、小波包树分析和快速提升小波分析,对焊缝缺陷图像进行了处理,得到了较为理想的处理效果。最后总结了不同小波分析方法的优缺点。     

基于小波变换的熔滴过渡图像的边缘检测

利用小波变换和改进的Prewitt算子对GMAW短路过程的熔滴过渡图像进行边缘检测.用中值滤波对采集到的图像做平滑预处理后,使用小波变换将图像分解到各个层次并提取各层的近似系数和细节系数,将各层的对角细节系数加强适当的倍数后重构图像,使用改进的Prewitt算法对重构图像进行边缘检测.结果表明,此方法可以有效地提取真实熔滴轮廓和熔池边缘,小波分解的层数和加强倍数的大小是影响图像边缘提取效果的重要因素,层数和倍数应根据拍摄到的图像的实际情况确定.     

改进小波降噪算法在轴承缺陷图像的应用

针对传统Bayes阈值不能随小波分解尺度变换以及提高传统算法图像降噪效果的问题,文章提出一种改进的基于小波维纳滤波与Bayes自适应阈值估计图像降噪算法,该算法在多层小波变换的基础上,对小波分解后的第一层细节系数进行维纳滤波处理,对其他层细节系数进行改进Bayes软阈值估计算法处理,最后对处理后的小波系数进行重构,得到降噪图像。实验结果表明,该方法在图像峰值信噪比(PSNR)定量指标上优于传统的小波Bayes软阈值估计图像降噪方法,并将该方法成功的应用于轴承缺陷图像的降噪预处理以及轴承缺陷图像边缘检测中,达到了图像降噪的优化效果。     

基于感兴趣区域和小波变换的图像融合算法

为了提高图像融合效率,保持良好的边缘支持度,以便更好完成图像重构,提出了基于小波变换的图像融合算法。利用小波变换对信号多方向特征提取的优势,将多维图像信号分析化繁为简,在融合规则制定中,权衡图像融合的清晰度和融合算法复杂度,对图像信号低频信号和高频信号分开处理,低频进行加权平均,而高频进行局部方差处理,最后进行小波逆变换得到重构图像。实验证明,该方法重构图像效果清晰,且信噪比高。     

激光焊接不锈钢微间隙焊缝偏差小波变换检测法

针对大功率(激光功率10 kW)光纤激光焊接304不锈钢间隙小于0.1 mm的紧密对接焊缝,研究一种基于小波变换的焊缝偏差检测方法. 为了分析焊缝偏差特征细节,采用红外传感高速摄像机摄取焊接区域熔池红外热像,利用小波函数对熔池图像感兴趣区域进行多尺度分解. 定义小波变换后的高频分量极值的横坐标作为匙孔形变参数,以匙孔形变参数作为特征值,分析特征值和焊缝偏差之间的关系. 结果表明,匙孔形变参数与焊缝偏差之间存在密切关联,能有效判断和检测焊缝偏差.     

小波分析在图像边缘检测中的应用

基于小波的多尺度特性和小波变换模极大值理论,并以某核电站的射线检测焊接图像为例,研究小波在图像边缘检测的应用。经过理论论证和实例仿真表明,小波可很好地检测线型图像边缘,但存在误检点。     

面状缺陷超声B扫描检测图像增强研究

针对面状焊接缺陷超声B扫描检测图像受噪声污染造成的质量下降问题,利用多尺度小波分析方法,对超声B扫描图像进行了增强处理.分析了缺陷信号和噪声的小波变换特性,分别在软、硬阈值函数条件下,采用固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、混合型阈值、极大极小准则阈值等方法进行了信号增强处理,比较了不同阈值方法小波变换的处理效果.结果表明:小波变换方法能有效地提高超声B扫描图像质量,硬阈值条件下固定阈值小波变换方法的图像增强处理效果较好.     

基于小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法（英文）

针对传统基于小波变化的图像超分辨率重构问题,提出了一种结合小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法。首先通过整数小波变换将图像的低频和高频部分进行分解。然后利用中值边缘检测作为预测器并在编码之前设置了误差映射。最后对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并设计了相应的广义回归神经网络。此外,利用期望值最大算法对广义回归神经网络模型参数估计进行了优化。通过超分辨率图像重建仿真实验对提出算法的有效性进行了验证。实验结果表明:提出算法具有较好的去噪能力和较高的重构精度。     

基于小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法

针对传统基于小波变化的图像超分辨率重构问题,提出了一种结合小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法。首先通过整数小波变换将图像的低频和高频部分进行分解。然后利用中值边缘检测作为预测器并在编码之前设置了误差映射。最后对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并设计了相应的广义回归神经网络。此外,利用期望值最大算法对广义回归神经网络模型参数估计进行了优化。通过超分辨率图像重建仿真实验对提出算法的有效性进行了验证。实验结果表明：提出算法具有较好的去噪能力和较高的重构精度。     

CO2焊熔池图像的Bubble小波零交叉边缘检测

在用CCD捕获的CO2焊熔池图像中存在大量的弧光噪声和飞溅形成的点噪声，要准确地检测熔池图像的边缘较为困难。首先采用中值滤波和乘法运算对CO2焊图像进行降噪处理。基于零交叉边缘检测方法和多孔算法，研究了熔池边缘的Bubble小波检测方法及算法实现，对比分析了不同小波尺度对边缘检测结果的影响。试验结果表明，用Bubble函数构造的小波基对提取熔池边缘效果较好，为熔深控制、焊缝跟踪等奠定了坚实的基础。     

微间隙焊缝磁光图像增强方法

针对激光焊接紧密对接焊缝(焊缝间隙不大于0.1 mm),研究焊缝图像增强方法,提出利用自适应中值滤波法去除焊缝磁光图像噪声,并结合小波变换图像增强技术,进一步突出焊缝过渡带边缘特征,实现焊缝位置的识别。试验结果表明,自适应中值滤波融合小波变换图像增强算法能够准确地识别焊缝过渡带并提取焊缝中心坐标,为焊缝的准确识别与跟踪奠定基础。     

超声相控阵井壁成像检测的回波信号处理

利用复小波变换法对井壁回波信号进行包络提取,并采用基于复小波变换的井壁回波信号处理方法进行了超声相控阵成像检测试验。试验结果表明,基于复小波变换的井壁回波信号处理方法能够准确提取井壁超声幅度数据,从而有效地提高检测系统的信噪比,增强图像对比度,获得更好的井壁成像显示效果。     

基于激光超声的固体火箭发动机热防护层厚度测量方法

固体火箭发动机热防护层厚度的均匀性会影响发动机的工作性能,为了测量热防护层的厚度,设计了一种基于激光超声的热防护层厚度检测方案。通过分析热防护层激光超声测厚的特点,利用小波变换对采集的回波信号进行了降噪处理,采用小波变换模极大值法对两界面的位置特征信息进行了有效提取,实现了对热防护层厚度的非接触测量。试验结果表明,该方法的测量相对误差小于6.4%。     

基于小波变换的SFM图像处理的研究

根据扫描力显微镜的特点，对小波变换应用于扫描力显微镜图像的降噪、增强及融合方法进行了阐述。采用SFM对碳元素沉积到基底上，通过生长机理获得的碳纳米膜的表观形貌进行了检测，并采用所述方法对扫描图像进行了处理。结果表明，利用小波变换对扫描力显微镜图像进行处理是有效的、可行的，图像质量得到明显提高。