人工智能-图像处理-基于轮廓波变换的金属断口图像处理方法研究.pdf

本文主要探讨了金属断裂图像处理领域中的一种新方法——基于轮廓波变换的处理技术。轮廓波变换在图像处理中作为一种有效的工具，能够更好地适应图像的边缘和结构特性，相较于传统的小波变换，它在处理图像噪声抑制、增强、融合以及识别等方面具有一定的优势。 第一章介绍了提出和研究这一主题的重要性。作者对国内外金属断裂图像处理的研究现状进行了总结，并阐述了轮廓波变换的主要内容和创新点。金属断裂图像的分析对于材料科学、工程安全等领域至关重要，而轮廓波变换提供了一种新的分析手段。 第二章深入探讨了轮廓波变换的理论基础。由于传统小波变换在处理某些图像特征时可能存在不足，如边缘检测和方向适应性不强，轮廓波变换应运而生。该变换在保留小波变换的优势的同时，通过金字塔导向滤波器银行构造，提高了对图像几何结构的捕获能力。本章内容为后续章节提供了理论支持。 第三章介绍了一种非冗余组波变换算法，用于图像去噪和增强。由于轮廓波变换自身的冗余度高达33%，而Malta于2008年提出的组波变换（Groupl et）通过正交加权Haar变换实现，可以自适应地调整提升参数以匹配多尺度关联字段定义的分组，从而更好地利用图像的几何特性。实验结果表明，这种基于组波变换的方法在图像去噪和增强方面优于传统的小波变换和轮廓波变换。 通过上述内容，我们可以看出，基于轮廓波变换的金属断裂图像处理方法研究不仅弥补了小波变换的局限，还提升了图像处理的效率和效果。这种方法对于金属材料的断裂分析，尤其是在工业检测和故障诊断中具有极大的应用潜力。未来的研究可能将深入探讨如何进一步优化这种变换，以适应更复杂的图像处理任务，提高图像质量和分析的准确性。