武汉科技大学汽车与交通工程学院, 湖北武汉 430065
针对现有红外图像处理算法在处理桥梁钢制构件损伤图像时信噪比差, 对比度低, 分辨率低, 图像细节丢失, 边缘模糊, 损伤识别精准度差等问题, 本文提出空域滤波与时域滤波结合的红外图像增强算法, 以弥补现有算法不足, 从多方位抑制图像背景噪声, 增强图像细节信息, 强化损伤边缘轮廓, 实现钢构件损伤部位精准识别与提取, 并结合清晰度, 对比度, 峰值信噪比, 均方误差四大指标对处理结果进行定量评价, 评价结果表明基于高频强调滤波与非线性灰度转换结合的红外图像增强算法切实可行, 且针对红外图像检测下的钢构件损伤识别效果显著。
图像处理 高频强调滤波 非线性灰度变换 损伤识别 image processing, high frequency emphasis filterin
