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题名矿山远程监控图像的改进非局部均值滤波算法
被引量：7
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作者
李龙海
郭华锋
于萍
刘磊
陆兴华
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机构
徐州工程学院机电工程学院
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出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2022年第10期165-169,共5页
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基金
江苏高校自然科学研究项目(编号:17KJB460015)
江苏省自然科学基金(青年基金)项目(编号:BK20180177)。
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文摘
“少人化”“无人化”综采工作面是煤矿发展的重要方向,同时也是煤矿安全生产的重要保障。矿山远程监控系统则是其中的重要一环,由于采煤工作面环境复杂,光线昏暗、高粉尘、成像电压不稳定、对比度低等诸多因素严重影响了视频监控图像的质量。为提高图像质量兼顾传输效率,在经典非局部均值滤波算法的基础上提出了一种基于积分图像的快速非局部均值滤波算法。分别将所提算法与经典非局部均值滤波算法、中值滤波算法以及不同窗口尺寸的均值滤波算法进行性能对比分析,并结合主观评价法和客观评价法对各算法去噪后的图像质量进行了评价。结果表明:经典非局部均值滤波算法以及所提算法均能起到较好的降噪效果,但在运行时间上,前者耗时约为后者的40倍,难以实现图像的实时处理。所提算法不仅为图像降噪提供了新思路,而且有助于实现高效处理远程监控图像,进而实现无人化、少人化开采。
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关键词
远程监控
综采自动化
非局部均值滤波
积分图
降噪
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Keywords
remote monitoring
fully mechanized mining automation
non-local means filtering
integral diagram
noise reduction
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分类号
TD672
[矿业工程—矿山机电]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进的非局部均值图像去噪算法
被引量：27
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作者
祝严刚
张桂梅
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机构
南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第18期192-198,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61462065
No.61661036)
+1 种基金
江西省科技支撑计划重点项目(No.20161BBF60091)
江西省教育厅科学技术项目(No.GJJ150738)
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文摘
非局部均值滤波算法(Non-Local Means,NLM)有良好的去噪效果,且能保持图像细节。但其复杂度过高引起效率低下,在噪声增大时去噪精度明显下降。快速非局部均值滤波(Fast Non-Local Means,FNLM)虽然提高了算法的效率,但去噪效果没有明显改善,在噪声增大时去噪效果仍不理想。针对该问题,提出一种新的非局部均值滤波算法,算法将Turky型函数与指数型相结合,提出一种新的指数-Turky型权值核函数,替代原NLM算法和FNLM算法中的指数型核函数,同时综合了结构相似性(Structural Similarity,SSIM)和欧氏距离来衡量图像邻域间的相似性,从而使得权值的选取更加合理,有效排除图像中不相似邻域的干扰,提高了算法的去噪性能。通过对添加不同噪声水平的高斯噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与NLM和FNLM相比有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与NLM相比有明显提高,与FNLM算法的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。
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关键词
图像去噪
非局部均值滤波
积分图
Turky函数
结构相似性
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Keywords
image denoising
non-local means
integral images
Turky function
structure similarity
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种分割脑部磁共振图像的FCM改进算法
被引量：4
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作者
杨阳
沈艳冰
李竹
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机构
山西师范大学物理与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第3期231-235,共5页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61503231)。
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文摘
脑部MRI的快速准确分割是脑部疾病临床诊断过程的关键步骤之一。针对FCM算法部分参数设置影响分割结果和鲁棒性差的缺陷,提出一种基于非局部空间信息的快速模糊C均值核聚类改进算法,并应用于脑部MRI分割中。依次通过直方图、K-means算法、核函数、基于积分图的非局部空间信息解决了部分初始参数值难以控制、抗噪性差和运算效率低等问题。实验表明,该算法错分率低至2.0%,运行时间平均减少至13.89 s。
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关键词
直方图
核函数
基于积分图的非局部空间信息
脑部磁共振图像分割
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Keywords
Histogram Kernel function
Non-local spatial information based on integral graph
Brain
MRI segmentation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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