二级椒盐噪声检测的极值滤波算法

为准确检测图像中的椒盐噪声并滤除,提出了一种基于极值的二级噪声检测滤波算法。该算法根据椒盐噪声的特点,确定了准噪声点的范围,把准噪声点和信号点分类。为了找出准噪声点中被误判的信号点,在图像的8个纹理方向上分别应用了极值噪声检测,根据中心像素点被判为极值的次数分离出信号点和噪声点;对噪声点,取滤波窗口内的信号点的中值进行滤波。试验结果表明:该算法对椒盐噪声有很好的抑制作用。     

针对纵向纹理的图像自适应滤波算法

在对纸张或电池片计数时,采集的侧边图像呈纵向条纹状。在对其滤波时,传统滤波算法往往造成边缘图像模糊。为解决上述问题,设计了一种针对电池片纵向纹理的自适应模板滤波算法,根据图像灰度确定阈值,寻找边缘像素点进行排除,并对其余部分根据周边像素点灰度值建立自适应模板。从滤波前后的灰度值曲线图可见,算法在边缘位置的处理效果好,处理后的图像灰度平滑性高,具有实用价值。     

基于纹理消除的液晶屏缺陷检测

对液晶屏表面进行缺陷检测时,其表面纵横分布的纹理会对检测精度造成干扰.提出了一种液晶屏缺陷检测方法,首先采用基于相对总变差模型的图像结构提取方法抑制液晶屏纹理,该模型对非统一或各向异性的纹理均适用,能有效分解液晶图像中的结构信息和纹理.提取后的结构信息采用High-boost滤波器增强高频分量同时保持低频分量的特性,对...     

自适应保细节中值滤波算法的设计与实现

为了在滤波脉冲噪声的同时更好的保护图像细节,本文将均值滤波和中值滤波结合起来,用两种不同的滤波窗口对噪声进行检测和滤波,提高其降噪性能和保边能力。     

基于纹理特征的绝缘子检测方法

在图像/视频中自动检测和定位绝缘子是绝缘子故障诊断的重要前提,但是目前还没有高效的、成本较低的检测绝缘子方法。本文提出了一种基于纹理特征的绝缘子检测方法。首先,根据绝缘子的纹理性,利用图像的灰度共生矩阵方法产生出绝缘子的基本纹理特征;然后利用特征选择算法挑选出一组最有效、分类效果最好的特征;最后利用这组最有效特征可以准确检测到绝缘子。实验表明,该方法能够较好地在图像/视频中检测和定位绝缘子。     

基于时频峰值滤波的电力线通信噪声消除方法

为了克服电力线通信系统(PLC)中存在的大量噪声,改善低信噪比情况下电力线通信系统通信质量,提高电力线通信系统可靠性,引入时频峰值滤波(TFPF)算法作为电力线通信系统的噪声消除技术。时频峰值滤波算法通过频率调制将电力线含噪信号调制成解析信号的瞬时频率,利用解析信号的Wigner-Ville分布的峰值进行瞬时频率估计,从而恢复有效信号。针对电力线通信系统信号的非线性特性,利用加窗的Wigner-Ville分布实现TFPF。实验证明,在低信噪比情况下,该方法可以有效地消除电力线通信系统噪声,降低误码率(BE     

基于FPGA的红外图像处理中值滤波新算法的研究

讨论了以FPGA为硬件载体的红外图像处理中值滤波的算法,给出了中值滤波法总体框图、硬件实现方法、仿真结果和效果评估。实现了中值滤波算法对降低图像噪声保持图像的边缘方面有显著的效果。     

一种改进的去除灰度图像椒盐噪声方法的研究

针对传统中值滤波算法（SM）在滤除高密度椒盐噪声时存在滤除不完全和使边缘细节变得模糊的不足,提出了一种改进自适应中值滤波法,该方法在计算像素点4邻域均值与检测点的灰度差值后,将此差值同一个自适应调整的阈值进行比较,若差值大于阈值则为噪声,否则为信号点。实验表明,该方法比传统方法去噪效果较好,对噪声密度在30％以上的图像,去噪后可使图像峰值信噪比（PSNR）达到20dB以上,均方误差（MSE）在100以内。     

基于中值滤波的铁磁材料缺陷漏磁检测信号处理

漏磁检测反演问题主要是通过漏磁检测信号来反演出缺陷的轮廓尺寸等信息,由于漏磁检测反演问题具有不适定性,因此漏磁检测信号的精度对反演结果的准确性影响很大.实际检测漏磁信号中存在大量复杂的噪声信号,无法直接用其展开反演计算.一般漏磁信号中含有的噪声量包括高频噪声和基线漂移信号.为了过滤掉这些噪声,在中值滤波算法的基础上,将...     

基于分形维数的图像纹理特征表示方法

针对图像的纹理特征表示问题,总结和归纳了基于分形维数的图像纹理特征的表示方法的原理、模型,分析了分形维数表示图像纹理特征的优点及局限性。提出了基于分形维数及Gabor滤波器的纹理特征表示方法,并将其应用于纹理分割。实验证明该方法是有效可行的。     

灰度纹理与油气特征融合的油纸绝缘老化状态评估

针对单一局部放电特征辨析老化信息量存在精度不足的问题,提出一种基于局部放电灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合识别方法,对油纸绝缘老化状态进行分析。首先,通过试验构造人工油纸绝缘内部气隙模型,模拟变压器内部实际运行环境,采集油纸绝缘7个老化层级的局部放电信号及油中气体含量,提取各老化层级的灰度纹理特征、统计特征及油气特征,利用支持向量机进行识别。将灰度纹理特征和油气特征的识别结果输入到D-S证据融合框架中进一步识别分析,识别结果与单一特征及其他两两特征融合结果比较。试验结果表明：基于灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合方法对油纸绝缘老化状态的识别效果更佳。     

灰度纹理与油气特征融合的油纸绝缘老化状态评估

针对单一局部放电特征辨析老化信息量存在精度不足的问题,提出一种基于局部放电灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合识别方法,对油纸绝缘老化状态进行分析。首先,通过试验构造人工油纸绝缘内部气隙模型,模拟变压器内部实际运行环境,采集油纸绝缘7个老化层级的局部放电信号及油中气体含量,提取各老化层级的灰度纹理特征、统计特征及油气特征,利用支持向量机进行识别。将灰度纹理特征和油气特征的识别结果输入到D-S证据融合框架中进一步识别分析,识别结果与单一特征及其他两两特征融合结果比较。试验结果表明：基于灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合方法对油纸绝缘老化状态的识别效果更佳。     

基于方向的多阈值自适应中值滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保持图像细节,提出一种基于滤波值二次修正的图像椒盐噪声滤波算法。该算法首先利用基于阈值的自适应中值滤波改进算法实现对噪声点的检测与初级滤波,然后对滤波值采用基于方向信息的多阈值自适应滤波算法,实现对初级滤波值的二次修正。算法结合了基于阈值的自适应中值改进算法良好地噪声检测性能及基于方向信息的多阈值自适应滤波算法的细节保护能力。实验结果表明,在客观评价指标和主观视觉效果方面,新算法均取得了优于传统自适应中值滤波算法及其改进算法的效果。     

基于相关性的二级检测图像滤波算法

为了准确检测图像中的椒盐噪声并滤除,提出了一种基于相关性的二级检测图像滤波算法.该算法根据椒盐噪声的特点,确定了准噪声点的范围;根据信号局部相关性,准确地分离出信号点和噪声点,对噪声点,取滤波窗口内的信号点的中值进行滤波.试验结果表明:该算法对椒盐噪声有很好的抑制作用.     

圆柱绕流尾涡图像的灰度特征和纹理特征

图像技术是流体力学研究的重要手段,在流动显示和流动测量中应用广泛;随着信息技术的发展,图像技术在流动规律研究的应用不断深入。论文以圆柱绕流为对象,分析雷诺数Re=50～1725时尾涡图像的分布特征,解析图像的灰度特征参数和纹理特征参数随雷诺数的变化规律,并开展流动特性解释。研究发现,圆柱绕流的紊动扩散速率、分离点位置、尾涡空间分布的变化导致了图像灰度与纹理呈现出不同的识别特征：当Re <600时,尾涡的灰度直方图的均值随雷诺数的增加线性递减;当Re=148～642时,基于尾涡图像的纹理对比度推导出的尾涡脱落周期长度与经验取值吻合良好;当Re> 170时,灰度歪斜度随雷诺数递增且表现为明显的线性关系。     

基于离散GABOR变换的电网瞬态波形噪声迭代滤波算法研究

电网原始瞬态波形与噪声的离散GABOR分布特征不同，原始瞬态波形的离散GABOR分布集中，幅值较人；而噪声的离散GABOR分布均匀，能量一定，幅值较低，故可通过选择合适的噪声抑制阀值构造时频掩模函数和多次GABOR展开迭代计算，以实现原始瞬态波形和噪声的有效分离。该文利用了电网瞬态信号与噪声GABOR分布特征的不同，构造时频掩模函数，并通过基于离散GABOR变换的迭代算法实现噪声有效滤除。为了验证该算法在去噪的同时能有效保留原信号，文中用IEC1083-2TDG(Test Data Generator)，产生各种具有不同噪声水平的瞬态电压信号，进行去噪和重现原始瞬态信号试验研究，结果表明该算法能有效地消除噪声干扰，噪声滤除后信号的NRMS误差不超过1％，可准确地重现各种原始瞬态电压信号。且能保持其原始特征。该迭代算法适用于各种电网瞬态信号去噪。     

结合中值滤波的介损数字化算法

针对介损测量用的电压和泄漏电流信号存在脉冲干扰影响介损测量准确性的问题,提出了使用中值滤波算法对信号进行滤波,然后对滤波后信号使用数字化算法计算介损的算法。针对普通中值滤波算法使信号长度减少的情况,提出了一种不改变滤波后信号长度的中值滤波算法。对含脉冲噪声信号的滤波和滤波后信号的计算结果表明,提出的算法能有效抑制信号中的脉冲噪声,滤波后信号计算所得介损的精确度均要高于滤波前。同时,使用改进中值滤波算法避免了因为信号长度变短给介损测量造成误差的可能性。