基于改进型Retinex算法的彩色图像增强技术

由于单尺度Retinex算法在处理过程中会产生光照强度问题导致图像细节表达不细致,提出一种改进的基于单尺度Retinex(SSR)算法的 真彩图像增强算法。首先,使用加权最小二乘法对原始彩色图像进行细节增强,然后对原始图像进行优化。对处理后的图像层和细节图像层构造增益系数,并进行重构输出一幅新的合并图像。实验结果表明,所提算法能够有效减少图像中的噪声,并使图像细节和对比度更加突出,亮度增强。相比于其它传统的算法,改进型Retinex算法处理后的图像客观评价指标有大幅度提升,图像增强能力有大幅改善。     

基于格拉姆角场和多尺度CNN的轴承故障诊断

为解决噪声干扰导致轴承故障分类准确率降低的问题，提出了一种基于格拉姆角场(GAF)和多尺度卷积神经网络(MSCNN)的端到端故障诊断方法。通过对故障信号进行GAF图像变换保留时间序列的相关性与依赖性，并将图像输入MSCNN中进行分类，利用改进的激活函数克服传统CNN的梯度下降问题以获得更好的分类结果。试验结果表明，所提方法在轴承故障诊断中的分类准确率能够达到99.67%,而且具有较高的鲁棒性，适用于不同工况下轴承振动信号的故障诊断。