资料介绍
小波分析理论在铁谱图像除噪中的应用
摘 要:近20年来,铁谱图像识别技术取得了很大发展,但图像存在噪声干扰,给缺陷识别造成一定难度。本文在图像分解的基础上,利用小波分析对铁谱图像进行除噪处理。实验证明该方法能有效去除图像噪声,改善图像质量,提高磨粒特征提取的准确性。
关键词:小波分析;图像除噪;铁谱技术
铁谱图像识别技术是通过对磨粒形态、数量、尺寸分布和成分等特征的分析,来监测设备滑润与磨损故障的模式、程度及设备所处状态,确定故障发生的原因。但由于获取铁谱图像时有噪声等干扰源存在,图像上往往出现孤立点和边界毛刺等缺陷,给后续的磨粒识别造成困难。为了改善图像质量,提高磨粒特征提取的准确性,有必要剔除噪声信号。
小波分析能同时在时频域中对信号进行分析,并且在频率域内分辨率高时,时间域内分辨率较低;频率域内分辨率低时,则时间域内分辨率高,加之具有自动变焦的功能,所以能有效区分信号中的突变部分和噪声,从而实现信号的除噪。本文把小波分析理论应用于铁谱图像处理,通过MAT-LAB语言编程来检验该方法的应用效果。
摘 要:近20年来,铁谱图像识别技术取得了很大发展,但图像存在噪声干扰,给缺陷识别造成一定难度。本文在图像分解的基础上,利用小波分析对铁谱图像进行除噪处理。实验证明该方法能有效去除图像噪声,改善图像质量,提高磨粒特征提取的准确性。
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铁谱图像识别技术是通过对磨粒形态、数量、尺寸分布和成分等特征的分析,来监测设备滑润与磨损故障的模式、程度及设备所处状态,确定故障发生的原因。但由于获取铁谱图像时有噪声等干扰源存在,图像上往往出现孤立点和边界毛刺等缺陷,给后续的磨粒识别造成困难。为了改善图像质量,提高磨粒特征提取的准确性,有必要剔除噪声信号。
小波分析能同时在时频域中对信号进行分析,并且在频率域内分辨率高时,时间域内分辨率较低;频率域内分辨率低时,则时间域内分辨率高,加之具有自动变焦的功能,所以能有效区分信号中的突变部分和噪声,从而实现信号的除噪。本文把小波分析理论应用于铁谱图像处理,通过MAT-LAB语言编程来检验该方法的应用效果。
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