一種小波改進(jìn)算法電力設(shè)備紅外圖像去噪方法

劉星潔,侯 娟,任秀敏

（鄭州電力高等?？茖W(xué)校,鄭州 450000）

一種小波改進(jìn)算法電力設(shè)備紅外圖像去噪方法

劉星潔,侯 娟,任秀敏

（鄭州電力高等專科學(xué)校,鄭州 450000）

針對(duì)電力設(shè)備圖像中的散斑噪聲，提出一種小波改進(jìn)算法電力設(shè)備超聲圖像去噪方法。紅外圖像質(zhì)量下降的主要原因是噪聲的污染，本文將紅外圖像轉(zhuǎn)化到小波域，利用改進(jìn)的閾值函數(shù)處理各小波系數(shù)。本文所用閾值函數(shù)較較以往方法有較好的連續(xù)性。處理斷路器局部過(guò)熱的紅外圖像結(jié)果表明，該方法在去除噪聲的同時(shí)可以較好的保留邊緣及部分細(xì)節(jié)。

電力設(shè)備紅外圖像；小波變換；貝葉斯；去噪；閾值函數(shù)

1 引言

目前，紅外技術(shù)因其靈敏度高，實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)廣泛應(yīng)用于電力設(shè)備監(jiān)測(cè)與故障診斷中。但在采集紅外圖像的過(guò)程中受探測(cè)器噪聲、各種電子器件噪聲的影響，獲得圖片的同時(shí)夾雜了很多噪聲。由于噪聲，嚴(yán)重到紅外圖像特征提取和人工識(shí)別的準(zhǔn)確性。

傳統(tǒng)的紅外圖像去噪技術(shù)主要可分為空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波?？沼?yàn)V波主要用在空域上用模板或者卷積對(duì)圖像進(jìn)行處理。頻域?yàn)V波是依據(jù)噪聲多表現(xiàn)在高頻的原理，通過(guò)去除或者處理高頻部分來(lái)抑制噪聲。傳統(tǒng)處理方法不具有自適應(yīng)性，濾除斑點(diǎn)噪聲的同時(shí)，丟失圖像中細(xì)節(jié)，邊緣模糊。

近年來(lái)，小波變換在圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用的較為廣泛。因軟閾值函數(shù)連續(xù)性好，依據(jù)貝葉斯軟閾值去噪算法[7]比較有效。但是，小波系數(shù)的減少對(duì)邊界有一定的模糊及失真。文獻(xiàn)[1-2]改進(jìn)了軟閾值函數(shù)，文獻(xiàn)[1]提出的線性濾波器，在閾值點(diǎn)處上升過(guò)快、不夠平滑，處理后的紅外圖像會(huì)出現(xiàn)模糊或振鈴現(xiàn)象；文獻(xiàn)[2]閾值函數(shù)不具有自適應(yīng)性，去噪效果不夠理想。

基于此，本文提出一種小波改進(jìn)算法的圖像去噪方法。處理大量電力設(shè)備紅外圖像的結(jié)果顯示該方法不僅有更好的紅外圖像去噪聲能力，同時(shí)不會(huì)模糊邊緣。

2 紅外圖像散斑噪聲模型和小波變換

首先要建立噪聲模型，Jain[3]提出如下模型描述：

因加性噪聲對(duì)紅外圖像的影響很小，可以忽略aη，則：

使用對(duì)數(shù)變換將乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲[4]，

對(duì)式（3）做小波變換：

3 貝葉斯軟閾值去噪

圖像處理學(xué)界，小波子帶的系數(shù)分布通常用廣義高斯分布[5]（GGD）來(lái)描述。可表達(dá)為：

其中：

Chang[6]等人在此基礎(chǔ)上提出了BayesShrink閾值：

因在實(shí)際中子帶圖像一般為β值小于0.5的廣義高斯分布[7]。將式（8）做改進(jìn)[8]：

用Donoho提出的魯棒中值來(lái)估計(jì)噪聲方差2nσ：

4 改進(jìn)的閾值函數(shù)

硬閾值函數(shù)處理后的圖像易出現(xiàn)的振鈴及偽吉布斯效應(yīng)。軟閾值函數(shù)，進(jìn)行小波貝葉斯閾值去噪后，圖像會(huì)相對(duì)平滑但因?yàn)閰?shù)值固定不具有自適應(yīng)性，處理后的圖像仍有偏差和不連續(xù)性。為了改善這些缺陷，本文將采用一種文獻(xiàn)[9]提出的新閾值函數(shù)[9]，該閾值函數(shù)具有一定的自適應(yīng)性。

其中，β為大于0，在實(shí)際的應(yīng)用中β可取一個(gè)適中的值。

圖1用圖像展示了改進(jìn)閾值函數(shù)與硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)的曲線。易見(jiàn)改進(jìn)的函數(shù)曲線在拐點(diǎn)處比較連續(xù)平滑且小波系數(shù)保留的更好[9]。

圖1 新閾值函數(shù)與硬閾值、軟閾值函數(shù)比較

5 去噪算法流程

步驟一：將實(shí)驗(yàn)圖像做對(duì)數(shù)變換，變換后的結(jié)果做小波分解；

步驟二：保留低頻小波系數(shù)，用新閾值函數(shù)處理各高頻細(xì)節(jié)子帶小波系數(shù)；

步驟三：將處理后的高頻小波系數(shù)和低頻的小波系數(shù)（未處理）進(jìn)行小波逆變換；

步驟四：小波逆變換后的結(jié)果做指數(shù)變換，還原得去噪后的圖像。

6 本文算法與其它去噪算法的比較分析

實(shí)驗(yàn)1：斷路器局部過(guò)熱圖像去噪效果比較。小波處理時(shí)，采用sym4小波為4層，(16)式中β取5。

圖2為原圖及四種方法對(duì)比圖，貝葉斯改進(jìn)閾值處理的結(jié)果在去燥和邊緣保持上明顯優(yōu)于前三種方法。

圖2 斷路器局部過(guò)熱去噪效果比較

表1為實(shí)驗(yàn)1原始圖像與去噪后的圖像峰值信噪比和邊緣保持度，表1結(jié)果顯示：新方法信噪比高，圖片邊緣細(xì)節(jié)丟失較少。

表1 實(shí)驗(yàn)1斷路器局部過(guò)熱圖像去噪后的評(píng)價(jià)指標(biāo)

7 結(jié)論

本文運(yùn)用新的閾值函數(shù)對(duì)小波系數(shù)處理，提出一種小波改進(jìn)算法電力設(shè)備超聲圖像去噪方法研究了。該方法提高了圖像的去噪能力，得到了更高的PSNR和β評(píng)價(jià)指標(biāo)。本次研究具有一定的實(shí)用性但仍然有少量小細(xì)節(jié)丟失現(xiàn)象需進(jìn)一步改進(jìn)和研究。

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10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.01.101

鄭州電力高等?？茖W(xué)校校內(nèi)項(xiàng)目(15)。

劉星潔,女,講師,主要研究方向:圖像處理、模式識(shí)別、信號(hào)處理。