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结合图像增强的含噪齿轮图像边缘检测研究

作者：肖文韬,李登峰日期：2021-09-23/span> 浏览：1219 查看PDF文档

结合图像增强的含噪齿轮图像边缘检测研究*

肖文韬,李登峰*

(武汉纺织大学数学与计算机学院, 湖北武汉 430200)

摘要:为了提高齿轮后期故障检测和缺陷检测的效果,并有效去除图像中的混合噪声,提出了一种结合图像增强的含噪齿轮图像边缘检测算法。首先,引入了信息熵改进了马氏距离公式,并将马氏距离用于改进自适应中值滤波器;然后,对幂次变换进行了改进,使其具有自适应性,并将改进的幂次变换用于改进Retinex算法,对图像整体进行了增强;最后,采用小波模极大值法对含噪齿轮图像进行了边缘检测实验。研究结果表明:在对混合噪声的客观评价上,该算法的客观评价指标PSNR、SNR和SSIM均比中值滤波和自适应中值滤波指标高,并且其去噪效果也有明显提升;同时,利用改进Retinex算法对图像进行增强后，图像整体亮度和对比度有所增加,对部分噪声有所抑制,使得含噪齿轮图像边缘检测效果更好。

关键词:混合噪声;马氏距离;Retinex算法;小波模极大值

中图分类号:TH132.41;TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)07-0918-05

本文引用格式:

肖文韬,李登峰.结合图像增强的含噪齿轮图像边缘检测研究［J］.机电工程,2021,38(7):918-922.

XIAO Wen-tao, LI Deng-feng. Edge detection of noisy gear image combined with image enhancement［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(7):918-922.
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