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基于形态学和OTSU算法的红外图像降噪及分割

徐超,  冯辅周,  闵庆旭,  孙吉伟,  朱俊臻

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徐超, 冯辅周, 闵庆旭, 孙吉伟, 朱俊臻. 基于形态学和OTSU算法的红外图像降噪及分割[J]. 红外技术, 2017, 39(6): 512-516.
引用本文: 徐超, 冯辅周, 闵庆旭, 孙吉伟, 朱俊臻. 基于形态学和OTSU算法的红外图像降噪及分割[J]. 红外技术, 2017, 39(6): 512-516.
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XU Chao, FENG Fuzhou, MIN Qingxu, SUN Jiwei, ZHU Junzhen. Infrared Image Denoising and Segmentation Based on Morphology and Otsu Method[J]. Infrared Technology , 2017, 39(6): 512-516.
Citation: XU Chao, FENG Fuzhou, MIN Qingxu, SUN Jiwei, ZHU Junzhen. Infrared Image Denoising and Segmentation Based on Morphology and Otsu Method[J]. Infrared Technology , 2017, 39(6): 512-516.
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基于形态学和OTSU算法的红外图像降噪及分割

  • 装甲兵工程学院 机械工程系,北京,100072

  • 解放军装甲兵工程学院

基金项目: 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学)开放基金(ZD201529007)
详细信息

  • 中图分类号: TP301.6

Infrared Image Denoising and Segmentation Based on Morphology and Otsu Method

    摘要
  • 摘要: 在涡流热像技术中,图像处理是进行缺陷特征提取和识别的关键基础,而增强的图像有助于提高涡流热像技术的检测效果.利用多种常用的红外图像处理方法进行增强处理,旨在解决红外图像信噪比不高、缺陷对比度低等问题.首先分析了噪声来源,通过算术运算对涡流红外图像进行预处理,然后采用基于形态学权重的自适应算法进行形态学降噪,最后利用二维最大类间方差法(OTSU)对图像进行分割.定性和定量分析结果均验证了该方法的有效性和适用性,研究成果为红外图像的特征提取和缺陷识别奠定了方法基础.
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