论文摘要
煤尘是引发煤矿事故的主要诱因,煤尘颗粒的分类测量对煤尘浓度的在线检测至关重要.近几年,颗粒图像分析处理技术的应用越来越广泛,但是煤矿井下环境复杂,煤尘图像在采集和传输的过程中,不可避免的会受到噪声的干扰,对后续的颗粒检测产生影响.因此,煤尘颗粒图像的去噪处理就显得十分重要.非局部均值去噪算法(Non-Local Means,NLM)在图像去噪方面效果显著,但是对于经典NLM,使用指数函数作为核函数会造成图像细节的缺失.为了改进这一缺陷,本文采用余弦加权的高斯核函数对传统的非局部均值算法进行改进,能够更好的保留去噪后图像的细节.通过实验结果表明,该算法的去噪性能明显优于经典NLM算法,能更好地保留煤尘图像中的细节信息.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李楠,梁超
关键词: 非局部均值,加权平均,图像去噪,煤尘图像
来源: 吉林化工学院学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,计算机软件及计算机应用
单位: 吉林化工学院信息与控制工程学院,长春工业大学计算机科学与工程学院
基金: 吉林省科技攻关计划重点科技攻关项目(20150204020SF)
分类号: TP391.41;TD714.3
DOI: 10.16039/j.cnki.cn22-1249.2019.03.008
页码: 38-41
总页数: 4
文件大小: 313K
下载量: 73
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