电力钢管塔施工焊接中的焊趾表面裂纹图像增强
在对电力钢管塔施工焊趾表面进行裂纹智能检测时,需要考虑天气、机械等因素对图像造成的模糊干扰,特征呈现多尺度属性,检测准确率不高,需要对特征增强.提出基于融合多尺度特征的电力钢管塔焊趾表面裂纹图像增强方法.首先,利用小波变换作为多尺度分析工具,提取电力钢管塔焊趾表面裂纹图像的多尺度特征;其次,利用贝叶斯对图像实行平滑处理;最后,通过伪暗通道计算图像实行去雾处理,检测图像显著性区域,根据其向量分差对显著性区域实行灰度映射,最终完成图像增强.试验结果表明:这种增强算法下的电力钢管塔施工焊趾表面裂纹图像SNR和MSE分别平均为7.4和1.2,对比度测量值较其他方法至少提高了3.81和1.71,处理后的图像质量高.
电力钢管塔、图像增强算法、多尺度特征、贝叶斯、小波变换、噪声干扰
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TG441.7(焊接、金属切割及金属粘接)
2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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