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基于Contourlet和KPCA的焊接缺陷图像特征提取被引量：8: 2014年; 为了进一步提高焊接缺陷识别的准确度和效率,提出了一种基于Contourlet变换和混沌粒子群优化核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)的焊接缺陷图像特征提取方法.首先通过Contourlet变换将焊接缺陷图像进行多尺度分解,提取低频分量和特定方向上的高频分量;然后运用混沌粒子群优化后的KPCA分别提取缺陷训练样本和缺陷测试样本的特征;最后根据测试样本特征与训练样本特征之间的欧式距离确定缺陷测试样本的类型.结果表明,与基于核主成分分析特征提取法、基于小波的核主成分分析特征提取法相比,文中方法提取的特征更为完整,识别率更高,运行速度较快.; 吴一全叶志龙万红刚铁; 关键词：特征提取 CONTOURLET变换核主成分分析混沌粒子群优化

复Contourlet和各向异性扩散的织物疵点图像降噪被引量：1: 2013年; 图像降噪是织物疵点自动检测的首要步骤,其效果直接影响后续的图像分割、特征提取及识别结果.为进一步改善降噪性能,提出了一种基于复Contourlet变换和各向异性扩散的织物疵点图像降噪方法.首先通过复Contourlet变换将织物疵点图像分解成低频和高频分量;然后分别利用P_Laplace算子和Catte_PM模型进行相应的扩散;最后经复Contourlet逆变换重构疵点图像.大量实验结果表明,与小波阈值收缩和全变差扩散的混合方法、小波与PM模型扩散相结合的方法、Contourlet结合全变差和自适应对比度扩散的方法、非下采样Contourlet结合非线性扩散的方法相比,所提出的方法在主观视觉效果和客观定量评价指标上都有了较大的提高,更好地保留了织物图像的纹理细节信息,说明了其降噪能力更强,能够有效地抑制噪声.; 吴一全万红叶志龙; 关键词：织物疵点检测图像降噪各向异性扩散

基于图像处理的织物疵点自动检测方法研究: 织物疵点检测是织物生产和评价系统中的重要环节之一。相比于传统的人工检测方法，基于图像处理技术的织物疵点自动检测方法可以大大提高检测精度和效率。针对现有织物疵点检测方法的不足，研究更为有效的检测方法具有重要的理论意义和实际...; 万红; 关键词：织物疵点检测图像预处理; 文献传递网络资源链接

双树复小波和各向异性扩散再现像散斑噪声抑制被引量：9: 2013年; 为了有效抑制数字全息再现像的散斑噪声,进一步改善再现像的像质,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和各向异性扩散的数字全息再现像散斑噪声抑制方法。将再现像进行双树复小波分解,对低频分量和6个方向的高频分量分别采用改进的P_Laplace扩散和拉普拉斯金字塔非线性扩散(LPND),通过双树复小波逆变换(IDT-CWT)重构再现像。给出了实验结果,并与小波阈值收缩和全变差(TV)扩散方法、拉普拉斯金字塔非线性扩散的方法、Contourlet结合TV扩散和自适应对比度扩散的方法进行了主观视觉比较,同时依据峰值信噪比(PSNR)、相关系数(COR)及运行时间等进行了客观定量评价。结果表明,本方法对散斑噪声抑制能力更强,并能更好地保留再现像的细节纹理特征。; 吴一全叶志龙万红; 关键词：全息再现像双树复小波

Shearlet变换与核各向异性扩散的图像噪声抑制被引量：1: 2014年; 为了更有效地抑制图像噪声,改善图像视觉效果,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)与核各向异性扩散的图像噪声抑制方法.首先对含噪图像进行非下采样Shearlet变换;然后对所得到的低频和高频分量分别进行改进的全变差(improved total variation,ITV)扩散与核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD);最后对扩散后的低频和高频分量进行非下采样Shearlet逆变换得到噪声抑制后的图像.给出了实验结果,并且依据主观视觉效果和峰值信噪比、结构相似度两种定量评价指标,与近年来提出的基于小波阈值收缩结合全变差、基于复Contourlet域非线性扩散、自适应Shearlet域约束的全变差等3种噪声抑制方法进行了比较.实验结果表明,该方法的噪声抑制能力更强,且更为完整地保留了图像的边缘和细节信息.; 吴一全叶志龙万红刚铁; 关键词：图像处理噪声抑制

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万红