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基于中值滤波和小波变换的火电厂炉膛火焰图像去噪方法
引用本文:安静宇,马宪民.基于中值滤波和小波变换的火电厂炉膛火焰图像去噪方法[J].计算机工程与科学,2016,38(8):1702-1708.
作者姓名:安静宇  马宪民
作者单位:;1.西安科技大学工程训练中心;2.西安科技大学电气与控制工程学院
基金项目:国家自然科学基金(50977077);西安市科学技术局资助项目(CXY1338(6));西安科技大学培育基金(201213);陕西省自然科学专项(14JK1467)
摘    要:针对煤电厂炉膛火焰图像含有脉冲噪声和高斯噪声混合含噪图像的特点,提出了中值滤波和小波变换相结合的火焰图像去噪方法。首先采用自适应权重中值滤波方法对火焰图像去噪,然后再对去噪后的图像进行小波分解,分解后对不同子带采用不同的滤波方法进行有效滤波。实验结果表明,该方法不仅能够有效地滤除图像噪声,提高火焰图像的质量,而且在边缘保持能力上比传统的去噪方法要好。

关 键 词:炉膛火焰  中值滤波  小波变换
收稿时间:2015-08-17
修稿时间:2016-08-25

Image denoising for furnace flame based on median filter and wavelet transform
AN Jing-yu,MA Xian-min.Image denoising for furnace flame based on median filter and wavelet transform[J].Computer Engineering & Science,2016,38(8):1702-1708.
Authors:AN Jing-yu  MA Xian-min
Affiliation:(1.Engineering Training Center,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054; 2.School of Electrical and Control Engineering,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China)
Abstract:Given that the furnace flame noise image in coal power plants features mixed impulse noise and Gaussian noise, we propose a denoising method for furnace flame based on the median filter and wavelet transform. Firstly, we remove the impulsive noise from the furnace flame by the adaptive weight median filtering method, and then decompose the denoised image using the wavelet transform. And then different filtering methods are used for different sub-bands after the decomposition. Experimental results show that the proposed method can effectively remove the noise and improve the quality of the flame image, and it outperforms the traditional denoising method.
Keywords:furnace flame  median filter  wavelet transform  
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