帶鋼表面缺陷圖像典型噪聲濾除研究.pdf

1、帶鋼在鋼鐵工業(yè)中占有極其重要的地位,它不僅是軍事、造船、航空航天、機械制造、化工等行業(yè)的重要原材料,而且在汽車、家電等人們生活所必需的產(chǎn)品中得到廣泛運用。帶鋼表面缺陷是限制其質(zhì)量提高的重要因素。對其進行實時的監(jiān)控,是提高其質(zhì)量的重要手段。計算機視覺在帶鋼表面的缺陷檢測中日益顯示出其重要性,而帶鋼表面缺陷圖像的去噪處理是帶鋼表面缺陷檢測的重要前提步驟,處理過程不僅對濾波器的去噪性能有比較高的要求,同時對其保持缺陷圖像細節(jié)信息的性能要求更高

2、。
　　 文中詳細研究了噪聲的模型、分類、來源及帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)中兩種典型噪聲(高斯噪聲、脈沖噪聲)的情況,根據(jù)高斯噪聲及脈沖噪聲具有的不同特性,有針對性的提出了不同的去噪方法。
　　 針對脈沖噪聲,文中具體研究了傳統(tǒng)中值濾波的基本原理及實現(xiàn)流程,和其改進方法的特性和不足之處,然后在此基礎上綜合提出一種多級加權(quán)自適應算法,通過大量的仿真實驗證實了該方法具有運算速率快,自適應強,去噪效果好,保持圖像細節(jié)好的特點。

3、>　　 針對高斯噪聲,文中系統(tǒng)的研究了小波基本理論和基于小波分析的去噪原理以及幾種常用的方法。在幾種方法中,小波閾值去噪法,原理簡單易行,效果較好,在通過對帶鋼表面缺陷圖像進行的大量仿真實驗基礎上,全面的研究了不同的小波基、分解層數(shù)、閾值和閾值函數(shù)對小波閾值去噪效果的影響。
　　 最后,建立圖像去噪質(zhì)量客觀評價體系驗證了兩種去噪方法的優(yōu)越性。
　　 整個軟件系統(tǒng)采用Visual C++和matlab聯(lián)合開發(fā)實現(xiàn),利用V