非下采样ContourIet变换在带钢表面缺陷图像去噪中的应用研究

• 作者: 杨建新 王中叶
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非下采样Contourlet变换 图像去噪 最大后验概率 自适应去噪模型 带钢图像
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 表面质量控制及检测
• 页码范围: 259-264
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2018.07.039

摘要

目的 对带钢表面图像中的噪声进行有效滤除,以获取较清晰的带钢表面图像,为通过带钢表面图像检测带钢表面缺陷提供良好的源图.方法 利用非下采样Contourlet变换具有精细分解的特性,对获取到的带钢表面图像进行尺度分解,获取图像的高、低频系数.在最大后验概率框架的基础上,以噪声图像系数的方差为判断条件,构建了自适应去噪模型,对带钢图像进行前级去噪.为了进一步去除带钢表面图像中的噪声,利用非局部均值方法对前级去噪后的带钢表面图像进行处理,以达到对带钢表面图像中的噪声进行有效滤除.结果 仿真实验结果显示,与对照组方法相比,采用所设计方法去噪后的带钢表面图像不存在阶梯效应等不足,具有更高的峰值信噪比及结构相似度.结论 本文所提方法能有效去除带钢表面图像中夹杂的噪声,可获取较清晰的带钢表面图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建新	常州机电职业技术学院专业基础部	12	17	2.0	4.0
2	王中叶	南京航空航天大学航空宇航学院	10	15	3.0	3.0