作者：石坤泉; 魏文国图像去噪冷轧铝板表面缺陷图像双边滤波概率分布函数最大似然函数区域相似度模型
摘要：目的去除冷札铭板表面缺陷图像中的嗓声,并保持图像的清晰度以及图像的细节信息,避免冷札铝板表面缺陷图像中的噪声引起错误的缺陷检测。方法首先,引入双边滤波方法,并联合概率分布函数以及最大似然函数求取图像的嗓声方差,自适应地对双边滤波函数中灰度方差值进行调整,实现对冷轧铝板表面缺陷图像中噪声进行滤除。然后,为了对双边滤波去嗓后遗留下的强噪声进行去除,利用像素点之间的差值,构造区域相似度模型,对双边滤波去嗓后图像中的强噪声进行判定。最后,借助中值滤波方法在对强噪声进行滤除的同时,兼顾保持图像的清晰度,进而达到去除冷札铝板表面缺陷图像中的噪声,并保持图像细节以及清晰度的目的。结果所设计方法在噪声强度分别为0.09、0.12以及0.15时,所得去噪图像的MSE值分别为15.3743、19.7713以及23.7613,所得去噪图像的PSNR值分别为38.4971、35.4792以及31.1768。结论所设计方法不仅能有效去除冷札铝板表面缺陷图像中的噪声,而且还能较好地保持图像的清晰度以及边缘特征,使得去嗓后图像具有较好的视觉效果。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
