高速摄影下气液泡状流双阈值小波去噪方法
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作者:
作者单位:

(1.天津大学 电气与自动化工程学院,天津 300072; 2.天津市过程检测与控制重点实验 室,天津 300072)

作者简介:

薛婷(1977-),女,山西太谷人,博士,副教授,主要从事 多相流测试、光学诊断及光电测试等的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(60902084,3)和天津市自然科学基金(12JCQNJC02200)资助项目 (1.天津大学 电气与自动化工程学院,天津 300072; 2.天津市过程检测与控制重点实验 室,天津 300072)


Double-threshold wavelet denoising of gas-liquid bubbly flow in the high-spee d photography
Author:
Affiliation:

(1.School of Electrical and Automation Engineering,Tianjin University,Tianji n 300072,China; 2.Tianjin Key Laboratory of Process Measurement and Control,T ianjin University,Tianjin 300072,China)

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    摘要:

    根据气液泡状流三维特征参数高精度测量需求,针对高速摄影法采集气液两相流图像带来的 噪声特性,提出双阈值小波去噪方法实 现气液两相流多气泡图像去噪。基 于硬阈值与软阈值的理论模型,采取双阈值小波去噪的有效方法,达到分离目标区域,保持 良好边缘特性并获得良好去噪效果 的目的,克服了传统的小波硬阈值过度“扼杀”图像信息的缺陷,优化了软阈值边缘 特性的不足,同时解决了半软阈值算法 复杂较难实现的根本问题。实验结果表明,本文方法原图像去噪后信噪比(S NR)可提高11%,熵值提高5.3%,均方根误差(RMSE) 降低了6.9%,能有效地消除图像背景噪声,在不失真的 情况下获取较为平滑的气泡图像,并保持气泡边缘特性,提高了后续流动特征的提取精度。

    Abstract:

    According to three-dimensional (3D) characteristic parameters of gas-liquid bu bbly flow and high precision measurement requirements,double threshold wavelet denoising method is proposed for such noi se characteristics to achieve gas-liquid multiple bubbles image denoising.Based on the theoretical models of hard thresho ld and soft threshold,we use double-threshold wavelet denoising method to divide target area effectively,ma intain better edge characteristics and achieve a better result.The method can solve the problems that the hard-threshold wave let denoising excessively strangles the real original information,the bubble edge characteristics cannot be optimized using soft-threshold effectively,and Semi-soft threshold algorithm is too complex to use in the practical applications.The exp eriment results show that the signal-to-noise ratio (SNR) of image after denoising can be increased by 11%,and the entropy is inc reased by 5.3%.Compared with the general wavelet threshold denoising algorithm,root mean square error (RMSE) is reduced by 6.9%.The method can eliminate background noise effect ively,smooth the images without image distortion,and maintain the edge feature of bubbles simultaneously.It impr ove s the subsequent extraction accuracy of flow characteristic effectively.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

薛婷,李晓阳,陈彦龙.高速摄影下气液泡状流双阈值小波去噪方法[J].光电子激光,2016,27(2):217~223

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  • 收稿日期:2015-07-25
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  • 在线发布日期: 2016-03-15
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