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摘要:
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了 THz图像降噪模型.高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战.为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像.仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2.
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文献信息
篇名 基于几何纹理与Anscombe变换的蜂窝材料太赫兹图像降噪模型
来源期刊 机械工程学报 学科 工学
关键词 太赫兹无损检测 泊松高斯混合噪声 Benzene-ring算子 噪声估计 图像降噪
年,卷(期) 2021,(22) 所属期刊栏目 仪器科学与技术
研究方向 页码范围 96-105
页数 10页 分类号 TH744|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3901/JME.2021.22.096
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研究主题发展历程
节点文献
太赫兹无损检测
泊松高斯混合噪声
Benzene-ring算子
噪声估计
图像降噪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械工程学报
半月刊
0577-6686
11-2187/TH
大16开
北京百万庄大街22号
2-362
1953
chi
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