帶鋼表面缺陷圖像脈沖與高斯噪聲的濾除研究.pdf

1、毋庸置疑，鋼是工業(yè)中的糧食，而冷軋帶鋼又是鋼鐵工業(yè)的主要產(chǎn)品之一。它不僅是軍事、造船、航空航天、機(jī)械制造、化工等行業(yè)的重要原材料，而且在汽車、家電等人們生活所必需的產(chǎn)品中得到了廣泛的運(yùn)用。但由于表面缺陷的存在，帶鋼的質(zhì)量受到了很大影響。對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控，是提高其質(zhì)量的重要手段。因此快速發(fā)展準(zhǔn)確的帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)十分必要。
　　檢測系統(tǒng)在成像過程中不可避免的受到噪聲的影響，使用CCD圖像傳感器獲取圖像、光照程度、傳感器溫度、信

2、號(hào)處理電路等是生成圖像中產(chǎn)生大量噪聲的主要因素。噪聲會(huì)使圖像變得模糊，很可能被認(rèn)為是產(chǎn)品缺陷，從而造成系統(tǒng)可信度下降。所以在缺陷檢測的預(yù)處理階段對(duì)圖像的去噪處理就顯得尤為重要。
　　首先，針對(duì)脈沖噪聲，文中研究了傳統(tǒng)中值濾波的基本原理及其改進(jìn)方法的特性和存在的問題，并結(jié)合脈沖噪聲以及帶鋼表面缺陷圖像之間的特點(diǎn)提出了基于雙閾值準(zhǔn)則的濾波算法（TTNA，Two Threshold Norm Algorithm）。該算法的最大特點(diǎn)是將噪

3、聲點(diǎn)和非噪聲點(diǎn)很好的區(qū)分開，然后進(jìn)行中值濾波。通過大量的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性，在噪聲去除和保護(hù)細(xì)節(jié)方面都取得了明顯優(yōu)于傳統(tǒng)濾波方法的效果，而且在噪聲污染不太大的情況下具有普遍適用性，有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。
　　其次，針對(duì)高斯噪聲，文中研究了小波閾值降噪法和基于貝葉斯估計(jì)理論的小波域降噪方法。閾值法由于其實(shí)現(xiàn)的簡潔性而得到了廣泛應(yīng)用，但是閾值函數(shù)的構(gòu)造具有一定盲目性，閾值也有其自身的缺點(diǎn)，這就影響了閾值法的降噪效果。基于貝葉

4、斯估計(jì)理論的小波域降噪方法取得了比閾值法要好的降噪效果，但是該類方法一般都有比較復(fù)雜的先驗(yàn)概率模型，因而存在計(jì)算量大的問題。針對(duì)該問題，本文提出了一種簡化模型的改進(jìn)方法，該方法將原始圖像小波變換系數(shù)視為零均值的高斯分布，并用極大后驗(yàn)估計(jì)從含噪圖像小波變換系數(shù)中對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，最后用平滑處理濾除重構(gòu)圖像的殘余噪聲。通過對(duì)抬頭紋等典型的帶鋼表面缺陷圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的有效性，在帶鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)中可有效的濾除高斯噪聲。
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