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位置：标准分享网>无损检测论文>基于小波变换的独立分量分析及其在红外热波图像中的应用
基于小波变换的独立分量分析及其在红外热波图像中的应用

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2011-06-22

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资料简介

针对获取的红外热波图像存在加热不均、信噪比小、对比度低的特点，提出基于小波变换的独立分量分析法并将其应用于红外热波图像处理，该方法首先对红外图像进行小波分解，提取高频分量构建虚拟噪声通道，进而提高独立分量分析方法消噪性能。试验结果表明，该方法可以达到很好的消噪效果，使图像的缺陷显示更为清晰。

所属栏目

试验研究国家自然科学基金资助项目《SRM壳体多层结构热波传导特性及缺陷定量识别方法研究》(51075390)

收稿日期

2011/6/22

作者单位

黄建祥:第二炮兵工程大学，西安710025
张金玉:第二炮兵工程大学，西安710025
张勇:第二炮兵工程大学，西安710025

备注

黄建祥(1987-)，男，硕士研究生，主要研究方向为红外热波图像处理。

引用该论文:

HUANG Jian-Xiang,ZHANG Jin-Yu,ZHANG Yong.ICA Based Wavelet Transform and its Application to Infrared Thermal Wave Image[J].Nondestructive Testing,2012,34(5):40～43
黄建祥,张金玉,张勇.基于小波变换的独立分量分析及其在红外热波图像中的应用[J].无损检测,2012,34(5):40～43


被引情况:

【1】

李建忠,刘国奇,陈振华,金焓,欧利江, "基于小波包分解的不锈钢焊缝超声TOFD检测信号及缺陷信号提取",无损检测 37, 38-41(2015)
参考文献

【1】

王迅，金万平，张存林，等.红外热波无损检测技术及其进展［J］.无损检测,2004,26(10):497-501.

【2】

Xavier P V. Nondestructive Testing Handbook. Third Edition. Infrared and Thermal Testing［M］. USA: Columbus American Society for Nondestructive Testing,2001.

【3】

赖睿，刘上乾，王炳键，等.一种新的自适应红外图像增强算法［J］.半导体光电,2006,27(6):767-769.

【4】

闫记香.基于小波变换的红外图像序列增强［D］.西安：西安电子科技大学,2008.

【5】

季忠，金涛，杨炯明等.虚拟噪声通道在基于ICA消噪过程中的应用［J］.中国机械工程,2005,16(4):350-353.

【6】

郭兴旺，邵威，郭广平.红外无损检测加热不均时的图像处理方法［J］.北京航空航天大学学报,2005,31(11):1204-1207.

【7】

王爱玲，叶明生，邓秋香，等.图像处理技术与应用［M］.北京：电子工业出版社,2008:243-257.

【8】

Hyvrinen A, Oja E, Hoyer P, et al. Image feature extraction by sparse coding and independent component analysis ［C］. Proc Int Conf on Pattern Recognition, Brisbane Australia:1998.

【9】

Chen C H, Wang X J. A novel theory of SAR image restoration and enhancement with ICA［C］. IEEE Geoscience and Romote Sensing Symposium, Anchorage, America:2004.

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【关键词】 独立分量分析 小波变换 红外图像处理 虚拟噪声通道  黄建祥 张金玉 张勇

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