齿轮视觉检测中的尺度与方向相关性联合降噪

摘要：

建立了小模数齿轮视觉检测系统用于小模数齿轮的工业测量.针对该系统在标定过程对图像降噪的需求,提出了基于Curvelet变换的域尺度与方向相关性联合降噪算法.首先,介绍了Curvelet变换的原理和过程;根据齿轮自身的对称性特点提出了利用尺度和方向间相关性的联合降噪算法,并计算了对应的参数.然后,比较了不同噪声情况下该算法的处理效果.最后,同3种常见的降噪算法(高斯滤波,小波降噪,普通的Curvelet阈值降噪)进行了比较.结果显示:经相关性联合降噪算法处理后的峰值信噪比(PSNR)优于高斯滤波6 db以上;优于小波变换降噪3 db以上;优于阈值降噪8 db以上.处理结果表明:提出的算法可较好地保持齿轮边缘效果,可满足小模数齿轮视觉检测系统后期摄像机自标定图像质量的需求.

关键词：小模数齿轮、视觉检测、Curvelet变换、降噪、尺度间相关性、方向相关性、摄像机自标定

所属期刊栏目：22

分类号：TP391;TP242(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家质检公益性行业科研专项资助项目201210001-3

在线出版日期：2014-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1622-1630