检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡森龙 沙杰[1] 李金洋 周高伟 鲁庆洋 刘梦园 HU Senlong;SHA Jie;LI Jinyang
机构地区:[1]河南工业大学机电工程学院,河南商郑州1450001
出 处:《焊接技术》2023年第3期87-91,共5页Welding Technology
基 金:河南省教育厅自然科学基金资助项目(20A460008)。
摘 要:针对传统去噪方法在焊接起始点图像去噪中峰值信噪比较小的问题,文中通过建立此类图像实际工况条件下的噪声模型,在Python3.2环境下,采用传统空域去噪方法与基于频域去噪的小波变换去噪方法进行图像去噪,试验分别采用不同的小波基与分解层数进行去噪处理,并通过峰值信噪比(PSNR)判定去噪效果。试验数据表明:当小波基函数为sym3,分解层数为5时,图像的峰值信噪比相较传统空域去噪方法提高12.48%。试验结果表明:采用以上小波基与分解层数能够准确、稳定地满足实际工况条件下此类图像的去噪要求。
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