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基于联合稀疏变换学习的工件去噪方法研究
被引量：
1
1
作者
刘秀平
薛婷婷
+3 位作者
韩丽丽
杜勇辰
张凯兵
闫焕营
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第7期188-193,共6页
针对视觉测量中给光好坏会直接影响工件检测精度和效率的问题,提出了一种基于联合稀疏变换学习对不同光源下工件图像去噪的方法。该方法首先从噪声图像中提取噪声图像块,通过稀疏编码和稀疏变换更新交替运算对噪声图像块进行内部聚类变...
针对视觉测量中给光好坏会直接影响工件检测精度和效率的问题,提出了一种基于联合稀疏变换学习对不同光源下工件图像去噪的方法。该方法首先从噪声图像中提取噪声图像块,通过稀疏编码和稀疏变换更新交替运算对噪声图像块进行内部聚类变换学习;然后计算每个噪声图像块中聚类信号的稀疏水平,并选择最小稀疏水平作为该去噪块的稀疏水平;最后对去噪块进行聚类并用最后一次迭代去噪块的均值估计去噪图像。实验结果表明,提出的方法对不同光源下工件图像的去噪效果和计算速度均优于其他算法,具有较好的去噪性能。
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关键词
联合
稀疏
变换
学习
光源
工件图像
去噪块
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职称材料
题名
基于联合稀疏变换学习的工件去噪方法研究
被引量：
1
1
作者
刘秀平
薛婷婷
韩丽丽
杜勇辰
张凯兵
闫焕营
机构
西安工程大学电子信息学院
西安理工大学机械与精密仪器学院
深圳罗博泰尔机器人有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第7期188-193,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61471161)
陕西省教育厅自然科学基金(No.15JK1305)
2018年度西安工程大学研究生创新基金(No.chx201826)
文摘
针对视觉测量中给光好坏会直接影响工件检测精度和效率的问题,提出了一种基于联合稀疏变换学习对不同光源下工件图像去噪的方法。该方法首先从噪声图像中提取噪声图像块,通过稀疏编码和稀疏变换更新交替运算对噪声图像块进行内部聚类变换学习;然后计算每个噪声图像块中聚类信号的稀疏水平,并选择最小稀疏水平作为该去噪块的稀疏水平;最后对去噪块进行聚类并用最后一次迭代去噪块的均值估计去噪图像。实验结果表明,提出的方法对不同光源下工件图像的去噪效果和计算速度均优于其他算法,具有较好的去噪性能。
关键词
联合
稀疏
变换
学习
光源
工件图像
去噪块
Keywords
union-of-transforms learning
light sources
workpieces pictures
denoising patches
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于联合稀疏变换学习的工件去噪方法研究
刘秀平
薛婷婷
韩丽丽
杜勇辰
张凯兵
闫焕营
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
1
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