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非线性滤波在射线图像降噪增强中的应用 总被引:1,自引:2,他引:1
射线数字成像是当前射线检测与诊断技术发展的方向,图像降噪增强是提高射线成像检测灵敏度和分辨力的关键。重点探讨以排序滤波为代表的非线性滤波图像降噪增强方法,对射线图像的处理表明,线性滤波在降噪的同时会引起较大的边级模糊,而排序滤波不仅降低噪声且能保持图像细节,提高图像质量效果明显。 相似文献
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射线图像的主要特征是灰度对比度不强,人眼对其的视觉分辨或机器识别较为困难。利用图像各像素点的分形维数值作为加权值对原灰度图像进行增强,能够具有很高的灰度分辨率。但是其存在两个不足之处,一是对噪声非常敏感,二是其会使边缘粗化,因此提出了一种基于区域连通关系对H参数进行修正的新方法。该方法利用区域内中心点与周围灰度的连通关系,判断出其是噪声信号,背景信号或是边缘信号,分类对其分形维数进行修正,进一步对图像灰度值进行加权增强,取得较好的效果。仿真和试验结果证明,该方法既能保持分形对图像的高分辨率,又具有较好的抗噪性,适用于工业CT中的图像处理。 相似文献
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针对相关滤波跟踪框架中深度特征跟踪优势受限和计算存储存在冗余等问题,提出一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法。该算法通过调整高斯标签参数,充分发挥手工特征准确性和深度特征鲁棒性优势,并学习连续域卷积算子融合多分辨率特征;为了减少计算和样本的冗余,通过分解卷积操作对特征进行有监督降维来减少模型参数,采用基于高斯混合模型的动态样本融合,并使用模糊稀疏的模型更新机制提高模型有效性;根据预测质量评估标准,进行自适应响应融合。实验结果表明:该算法在目标发生遮挡、形变和快速运动等多种情况下,具有较好的跟踪有效性。 相似文献
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通过状态监测进行轴承故障报警,能有效避免设备灾难性事故的发生。基于数据时序特征重构的故障检测法由于仅采用正常数据进行训练, 能有效避免故障数据不足而导致的模型检测精度下降。然而,此类方法的故障阈值确定依赖于大量的历史数据,且对检测精度有着极大的影响。为此,提出基于深度SVDD-CVAE的轴承自适应阈值故障检测方法。针对时序信号特征增强提取构建ConvLSTM作为基础单元的CVAE特征压缩提取框架,有效提取轴承故障微弱特征;结合SVDD自适应学习特征空间超球面,实现故障检测阈值的自适应确定;最后,通过全局误差损失反向传播对深度SVDD-CVAE框架进行迭代优化。实验结果表明:所提出的方法能有效提取轴承微弱故障特征、自适应确定阈值,并在IMS轴承数据集上取得97.7%的检测准确率。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2017,(11)
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。 相似文献
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图像识别技术是人工智能在焊缝射线检测技术领域的典型应用场景之一,开展图像识别技术在工业焊缝检测和智能监测中的研究和应用,对推动无损检测智能化发展具有重要意义。射线检测底片缺陷图像预处理能够在短时间内将复杂图片简单化,为后续的缺陷识别打好基础。X射线检测原始图像灰度区间窄,对比度低,噪声大,为解决这一问题,采用不同的降噪处理与对比度增强图片预处理方法,开展了射线检测底片预处理试验,并根据实际检测效果优化了参数,改进了算法。试验结果表明,降噪方面,中值高斯组合滤波的降噪效果较好;对比度增强方面,线性变换的对比度增强效果较好。 相似文献
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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. 相似文献
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针对焊接件检测过程中需大量采集和分析实时图像的要求,利用小波分析的特点,相关跟踪识别视频图像运动状态,实现自动采集、分析处理和储存一并完成,解决了视频图像连续捕获不能得到高像质的问题。通过实际检测验证,该方法可以得到较好的像质。 相似文献