基于二维变分模态分解的矿井图像增强方法

论文摘要

针对煤矿主皮带图像的低光照、多尘雾、噪声大等问题,提出一种基于加权引导滤波的二维变分模态算法对主皮带图像进行增强。该算法对预处理的图像进行二维自适应非递归变分分解,对分解后的低频子模态进行加权引导滤波,增强图像的边缘细节以提高图像清晰度;并采用去噪能力强维纳斯滤波器。通过与自适应双边滤波和加权引导滤波技术仿真对比,该方法在图像边缘细节、滤除噪声等方面视觉效果不错,同时客观的峰值信噪比参数较高,均方差参数较低。

论文目录

• 1 相关理论
•   1.1 引导滤波
•   1.2 二维变分模态分解（Two-Dimensional Variational Mode Decomposition,2D-VMD）
• 2 基于加权引导滤波同步去噪的二维变分模态算法
•   2.1 高频分量去噪
•   2.2 低频分量增强
•   2.3 边缘预估
•   2.4 计算过程
• 3 实验结果和分析
•   3.1 主观评价
•   3.2 客观指标评价
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 贾焕,杨铁梅,李琴琴

关键词: 图像增强,二维变分模态算法,引导滤波,算法

来源: 太原科技大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,计算机软件及计算机应用

单位: 太原科技大学电子信息工程学院,太原理工大学工程训练中心

分类号: TD528.1;TP391.41

页码: 447-451

总页数: 5

文件大小: 1114K

下载量: 88