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小波分析理論在鐵譜圖像除噪中的應(yīng)用
??? 摘? 要：近20年來，鐵譜圖像識別技術(shù)取得了很大發(fā)展，但圖像存在噪聲干擾，給缺陷識別造成一定難度。本文在圖像分解的基礎(chǔ)上，利用小波分析對鐵譜圖像進行除噪處理。實驗證明該方法能有效去除圖像噪聲，改善圖像質(zhì)量，提高磨粒特征提取的準(zhǔn)確性。
??? 關(guān)鍵詞：小波分析；圖像除噪；鐵譜技術(shù)
??? 鐵譜圖像識別技術(shù)是通過對磨粒形態(tài)、數(shù)量、尺寸分布和成分等特征的分析，來監(jiān)測設(shè)備滑潤與磨損故障的模式、程度及設(shè)備所處狀態(tài)，確定故障發(fā)生的原因。但由于獲取鐵譜圖像時有噪聲等干擾源存在，圖像上往往出現(xiàn)孤立點和邊界毛刺等缺陷，給后續(xù)的磨粒識別造成困難。為了改善圖像質(zhì)量，提高磨粒特征提取的準(zhǔn)確性，有必要剔除噪聲信號。
??? 小波分析能同時在時頻域中對信號進行分析，并且在頻率域內(nèi)分辨率高時，時間域內(nèi)分辨率較低；頻率域內(nèi)分辨率低時，則時間域內(nèi)分辨率高，加之具有自動變焦的功能，所以能有效區(qū)分信號中的突變部分和噪聲，從而實現(xiàn)信號的除噪。本文把小波分析理論應(yīng)用于鐵譜圖像處理，通過MAT-LAB語言編程來檢驗該方法的應(yīng)用效果。
??? 摘? 要：近20年來，鐵譜圖像識別技術(shù)取得了很大發(fā)展，但圖像存在噪聲干擾，給缺陷識別造成一定難度。本文在圖像分解的基礎(chǔ)上，利用小波分析對鐵譜圖像進行除噪處理。實驗證明該方法能有效去除圖像噪聲，改善圖像質(zhì)量，提高磨粒特征提取的準(zhǔn)確性。
??? 關(guān)鍵詞：小波分析；圖像除噪；鐵譜技術(shù)
??? 鐵譜圖像識別技術(shù)是通過對磨粒形態(tài)、數(shù)量、尺寸分布和成分等特征的分析，來監(jiān)測設(shè)備滑潤與磨損故障的模式、程度及設(shè)備所處狀態(tài)，確定故障發(fā)生的原因。但由于獲取鐵譜圖像時有噪聲等干擾源存在，圖像上往往出現(xiàn)孤立點和邊界毛刺等缺陷，給后續(xù)的磨粒識別造成困難。為了改善圖像質(zhì)量，提高磨粒特征提取的準(zhǔn)確性，有必要剔除噪聲信號。
??? 小波分析能同時在時頻域中對信號進行分析，并且在頻率域內(nèi)分辨率高時，時間域內(nèi)分辨率較低；頻率域內(nèi)分辨率低時，則時間域內(nèi)分辨率高，加之具有自動變焦的功能，所以能有效區(qū)分信號中的突變部分和噪聲，從而實現(xiàn)信號的除噪。本文把小波分析理論應(yīng)用于鐵譜圖像處理，通過MAT-LAB語言編程來檢驗該方法的應(yīng)用效果。
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