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1、第29卷第5期2011年10月中国民航大学学报JOURNALOFCIVILAVIATIoNI"ⅡVERSITYoFCHINAV01.29No.5October20儿民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法夏冬l,2,(1.中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,天津韩萍1,2300300;2.中国民航大学电子信息工程学院,天津300300)摘要:对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷.给出了一种自适应闲值的去噪方法。在此方法中,首先进行软硬闽值的折中处理,然后分别对大于和
2、小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安检图像进行实验.结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25.2229dB、27.708dB.与含噪图像相比分别增加了7.7253dB和7.739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。关键词:X射线图像:图像去噪;小渡变换;自适应闽值中图分类号:7rP39l文献标志码:A文章编号:1674—5590(2011)02加027—04AdaptiveWaveletDenoisingAlgorithmonCivil
3、AviationSecurityInspectionImagesX/A仂吲’2HANPi吲’2(1.TianjinKeyLaboratoryforAdvancedSign以Processing,CAUC,Tianjin300300,China;2.CollegeofElectronicInformationEngineering,CAUC,Tianjin300300,China)Abstract:ThedenoisingprocessingforX—myimageswillhelptoshowdangerousgoodsmo
4、reexplicitly.Awaveletdenoisingmethodbasedontheimprovedadaptivethresholdwasproposedtoconquerthelimitationsoftraditionalwaveletdenoisingmethods.Inthemethod,themedianisobtainedforthesoftandhardthresholdsforthefirststep.Afterwards,theadaptionisperformedforvaluesaboveor
5、belowthethresholdindividually.Theproposedmethodwasappliedforsecurity-inspectionimageprocessing.Inparticular,themethodisusedtoprocesstheX-raysecurity—inspectionimageso雎redbytheUniversityofTennessee.TheobtainedSNRandPSNRare25.2229dBand27.708dB.whichare7.7253dBand7.73
6、9dBlargerthanfortheoriginalimages.Theexperimentalresultshaveshownthatthemethodissufficienttosuppressthenoiseintheimages.Keywords:X-rayimages;imagenoisedenoising;wavelettransform;adaptivethreshold爆炸物是威胁公共安全的重要因素,尤其是在机场行李中夹带爆炸物品,将严重的威胁旅客的安全,对其进行检测已成为机场安检领域的重要检测项目之一。利
7、用x光透射式成像原理对行李内物品进行成像探测,由于其具有不必开箱且对受管制的金属器具及爆炸物等有较好的成像探测效果的优点,因此成为机场、港口、车站等重要场所普遍采用的安检装置。安检系统成像过程中,由于受辐射源、探测器、采集电路等因素影响,所采集的图像不可避免的会含有随机噪声,而成像过程中传送带运行不稳定、电源不稳定、传输网络不稳定、移动电话等因素的影响,又会使得所采集的图像含有脉冲噪声,因此有必要对x光安检图像进行去噪处理,以达到处理后用肉眼观察就能对图像进行自动辨别的要求。小波变换去噪由于具有良好的时频特性而得到迅速发展。
8、小波变换采用了多分辨率的方法,具有低熵性、去相关性和选基的灵活性,在图像去噪领域得到了越来越广泛的应用。1994年,Donoho首次提出了小波阈值这个方法11‘31,由于此方法在Besov空间上可以得到最佳的估计值,而其他的线性估计都达不到与此相同的结果,因此国内外学者以此为基础发展了多种
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