基于小波变换的发动机表面缺陷图像去噪方法的研究

• 作者: 游世辉 肖静
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 发动机表面缺陷图像 图像去噪 小波变换 支持向量机 插值运算
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 表面质量控制及检测
• 页码范围: 328-333
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2018.12.044

摘要

目的 滤除发动机表面缺陷图像上的噪声,使发动机表面缺陷信息得以更好地呈现.方法 首先利用小波变换将发动机表面缺陷含噪图像进行系数分解,获取不同的小波系数;接着利用支持向量机对小波分解系数进行分类,以达到将噪声信号与非噪声信号进行分离的效果;最后利用插值运算对硬阀值函数进行优化,以克服函数不连续性引起的振铃效应等弊端,使得去噪后图像能够保持更多的细节信息.通过实验仿真将所提方法以及中值滤波、双边滤波方法的去噪效果进行对比.结果 所提方法去噪后图像与中值滤波以及双边滤波方法去噪后图像相比,具有更高的PSNR值以及SSIM值.测试图像噪声强度为25％时,所提方法去噪后图像的PSNR值以及SSIM值较中值滤波方法去噪分别提高了20.66％以及11.89％,较双边滤波方法去噪分别提高了10.30％以及5.48％.结论 所提方法比中值滤波、双边滤波方法具有更好的去噪效果,能够对发动机表面缺陷图像的噪声进行去除,并较好地保留图像的细节信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖静	九江学院机械与材料工程学院	15	42	4.0	5.0
2	游世辉	湘潭大学土木工程与力学学院	10	23	3.0	4.0