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基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪
1
作者
王征
马宪民
《工矿自动化》
北大核心
2014年第8期43-46,共4页
针对传统的煤尘图像滤噪方法迭代过程长、滤噪效果不理想、纹理保持能力差等问题,对现有的滤噪方法进行改进,建立了基于分数阶微分模型的自适应滤噪算法。改进算法对参数u的变化梯度进行调整,从整数阶扩展到分数阶;根据区域特征分别对...
针对传统的煤尘图像滤噪方法迭代过程长、滤噪效果不理想、纹理保持能力差等问题,对现有的滤噪方法进行改进,建立了基于分数阶微分模型的自适应滤噪算法。改进算法对参数u的变化梯度进行调整,从整数阶扩展到分数阶;根据区域特征分别对算法中的各项参数进行自适应选择。实验结果表明,改进后的滤噪算法收敛速度快,迭代次数少,滤噪效果好,纹理保持能力强,且其检测滤噪效果能力的量化指标获得了很好的改善。
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关键词
煤尘
图像滤噪
分数阶微分自适应算法
峰值信
噪
比
边缘保持指数
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职称材料
题名
基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪
1
作者
王征
马宪民
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2014年第8期43-46,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51277149)
陕西省教育厅专项基金项目(2013JK1080)
文摘
针对传统的煤尘图像滤噪方法迭代过程长、滤噪效果不理想、纹理保持能力差等问题,对现有的滤噪方法进行改进,建立了基于分数阶微分模型的自适应滤噪算法。改进算法对参数u的变化梯度进行调整,从整数阶扩展到分数阶;根据区域特征分别对算法中的各项参数进行自适应选择。实验结果表明,改进后的滤噪算法收敛速度快,迭代次数少,滤噪效果好,纹理保持能力强,且其检测滤噪效果能力的量化指标获得了很好的改善。
关键词
煤尘
图像滤噪
分数阶微分自适应算法
峰值信
噪
比
边缘保持指数
Keywords
coal dust
image denoising
fractional calculus adaptive algorithm
PSNR
EPI
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪
王征
马宪民
《工矿自动化》
北大核心
2014
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