铁质部件内部缺陷的脉冲涡流红外热成像检测

论文摘要

针对脉冲涡流红外无损检测中的红外图像噪声大对比度低、非均匀加热、目标难以检测的问题,提出了一种涉及图像背景估计、图像目标增强、降噪和阈值分割的红外图像综合处理算法。首先以鲁棒主成分分析(RPCA)算法为基础,将红外图像进行背景与目标的分离;针对传统RPCA对图像背景描述不足的缺点,引入了加权核范数来更好地描述图像背景;其次构建加权核范数最小化(WNNM)去噪模型,对目标图像进行去噪处理,增强图像对比度。最后对去噪后的目标图像进行阈值分割,得到目标信息。仿真实验结果表明,与传统RPCA和双边滤波算法比较,该方法对于红外图像的目标检测从主观视觉和数值指标上都具有更好的效果。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马烜,邹金慧

关键词: 鲁棒主成分分析,加权核范数最小化,阈值分割,无损检测

来源: 电子测量与仪器学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用

单位: 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心

基金: 国家自然科学基金(61663017)资助项目

分类号: TP391.41;TG115.28

DOI: 10.13382/j.jemi.B1902151

页码: 137-144

总页数: 8

文件大小: 331K

下载量: 185

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