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结合Contourlet与ACPSO的红外热波图像增强 被引量：2
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作者 吴一全 殷骏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期443-448,共6页
针对无损检测红外热波图像对比度低、边缘模糊、含大量噪声的问题,提出了基于Contourlet变换和混沌变异双粒子群优化(adaptive chaotic variation particle swarm optimization,ACPSO)的自适应增强方法。红外热波图像经Contourlet变换... 针对无损检测红外热波图像对比度低、边缘模糊、含大量噪声的问题,提出了基于Contourlet变换和混沌变异双粒子群优化(adaptive chaotic variation particle swarm optimization,ACPSO)的自适应增强方法。红外热波图像经Contourlet变换分解成低通和带通方向子带。低通子带系数依据一种适应于人类视觉系统的灰度级变换调整,待定参数由ACPSO确定,为了得到最佳增强效果,适应度函数由一种对比度测量函数确定;带通方向子带系数的调整则采用非线性增益函数实现,从而抑制噪声并增强细节。大量红外热波图像增强实验结果表明,与现有的4种增强方法相比,能大大提高缺陷和背景之间的对比度,增强缺陷的边缘细节。进一步采用倒数熵多阈值分割方法时,能更有效地提取缺陷,为后续准确进行缺陷识别和尺寸测量奠定了基础。 展开更多
关键词 无损检测 混沌变异双粒子群优化 灰度级变换 自适应增强 CONTOURLET变换
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