【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理，具體為一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法及裝置。
技術介紹
1、指針式儀表作為一種測量儀器，由于其結構簡單，維護、使用方便，可靠性高，價格便宜，防水、防凍、防塵等優點，在大型的工業領域被廣泛用到，如電力系統、石油化工、廠礦企業以及鐵路系統等行業。常見的指針式儀表有：電壓表、氣壓表、油溫表、溫度表、水表等。由于工作場合的原因，這些指針式儀表一般沒有數據接口，無法實現測量參數的自動采集與傳輸。因此對這種指針式儀表的讀數主要依靠人工的方式，即用人眼去觀察指針指向的刻度值。但這種模式勞動強度大，讀數慢，容易引起視覺疲勞，并且在某些高壓、核輻射的特定場合，人工讀數存在較大的安全隱患。因此，對于這種指針式儀表的讀數目前更加傾向與運用機器識別的方法，首先用機器人或攝像頭對指針式儀表進行拍攝得到指針式儀表圖像，再用機器學習的方法對指針式儀表圖像進行識別獲得數據。但是拍攝得到的指針式儀表圖像存在一定的噪聲，從而影響機器學習對指針式儀表圖像的識別，獲得錯誤的數據。
2、因此，在指針式儀表圖像處理領域，圖像去噪是一個重要的研究方向，其目的是去除圖像中的噪聲，提高圖像的質量和清晰度。常見的圖像去噪方法包括基于濾波的方法、基于小波變換的方法、基于稀疏表示的方法等。然而，傳統的圖像去噪方法通常只能處理低噪聲水平的圖像，在高噪聲水平下效果不佳。
3、過去的研究中，小波變換已被廣泛應用于圖像去噪。小波變換是一種基于多尺度分析的信號處理技術，通過將信號分解為不同頻率的子帶來表示信號的局部特征。在小波域
4、目前的小波去噪算法主要采用軟閾值函數、硬閾值函數和半軟半硬閾值函數對信號進行濾波。在現有技術中，申請號為cn201910008221.6的中國專利公開的一種變壓器高壓套管引線超聲檢測的去噪方法，將灰狼優化算法與自適應閾值法結合，利用灰狼算法對目標函數進行優化，提高自適應閾值法的全局尋優能力與尋優速度，但是僅依靠灰狼優化算法與自適應閾值法結合，去噪效果無法得到保證，同時上述方案也不能解決儀表圖像由于光照、灰塵等引起的圖片噪聲問題。
5、為此，針對現有指針式儀表圖像去噪方法存在的高噪聲水平下去噪效果不佳的問題，提出一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法及裝置。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法及裝置。
2、根據本公開的第一方面，提供了一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，包括：
3、獲取指針式儀表圖像；
4、對所述指針式儀表圖像進行預處理得到第一儀表圖像；
5、將所述第一儀表圖像輸入小波去噪模型中進行去噪得到第二儀表圖像；所述小波去噪模型包括第一去噪模塊和第二去噪模塊；所述第一去噪模塊為黏菌算法優化的小波去噪模型；所述第二去噪模塊為結合傅里葉變換的小波去噪模型；
6、將所述第一儀表圖像輸入第一去噪模塊得到第一低頻信息a1和第一高頻信息b1；
7、將所述第一儀表圖像輸入第二去噪模塊得到第二低頻信息a2和第二高頻信息b2；
8、運用加權平均的方法對所述第一低頻信息a1和所述第二低頻信息a2進行線性融合得到低頻信息a，運用小波系數最大值法對所述第一高頻信息b1和所述第二高頻信息b2進行融合得到所述高頻信息b；
9、根據所述低頻信息a和所述高頻信息b運用小波重構輸出去噪后的第二儀表圖像；
10、輸出第二儀表圖像為指針式儀表去噪圖像。
11、根據本公開的第二方面，提供了一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪裝置，包括：
12、獲取模塊：用于獲取指針式儀表圖像；
13、處理模塊：用于對所述指針式儀表圖像進行預處理得到第一儀表圖像；
14、輸入模塊：用于將所述第一儀表圖像輸入小波去噪模型中進行去噪得到第二儀表圖像；所述小波去噪模型包括第一去噪模塊和第二去噪模塊；所述第一去噪模塊為黏菌算法優化的小波去噪模型；所述第二去噪模塊為結合傅里葉變換的小波去噪模型；
15、輸出模塊：用于輸出第二儀表圖像為指針式儀表去噪圖像。
16、根據本公開的第三方面，提供了一種計算機設備，包括存儲器及處理器，所述存儲器上存儲有可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至5中任一項所述方法的步驟。
17、與現有技術相比，本專利技術的有益效果為：
18、1、根據第一去噪模塊和第二去噪模塊分別對第一儀表圖像進行小波分解分別對應得到第一低頻信息和第一高頻信息、第二低頻信息和第二高頻信息，將第一低頻信息和第二低頻信息融合得到低頻信息，第一高頻信息和第二高頻信息融合得到高頻信息，信息的融合可以更好的保留圖像的信息，改善圖像的質量，提高指針式儀表圖像的去噪效果。
19、2、在改進的小波閾值函數添加三個可調節參數α,β,η，并且在自適應門限閾值上添加可調節因子γ，使得改進的小波閾值函數通常能夠適應不同類型的指針式儀表圖像和噪聲情況，具備較高的魯棒性和普適性。無論是背景噪聲強度的變化，還是不同類型的噪聲，改進的小波閾值函數能夠根據實際情況進行自適應調整，提供更可靠的去噪結果。
20、3、使用黏菌優化算法尋找小波分解中每一層的自適應門限閾值的最優參數和改進的小波閾值函數中的最優參數，可以根據不同層次的噪聲頻率特征自適應地確定門限值，避免了手動選擇固定門限值的主觀性和不確定性，而相比于其他算法模型，不容易陷入局部最優解，并且收斂速度更快，通過黏菌優化算法尋找改進的小波閾值函數的最優參數，可以優化小波閾值函數的形式，提高去噪效果。
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1.一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述S200具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述S300還包括構建第一去噪模塊，所述構建第一去噪模塊的具體步驟為：
4.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述S320包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述S330具體包括：
6.一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪裝置，其特征在于，包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪裝置，其特征在于，所述輸入模塊還用于構建第一去噪模塊：
8.根據權利要求6所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪裝置，其特征在于，所述輸入模塊還用于：
9.根據權利要求6所述的一種基于改
10.一種計算機設備，包括存儲器及處理器，所述存儲器上存儲有可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至5中任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述s200具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述s300還包括構建第一去噪模塊，所述構建第一去噪模塊的具體步驟為：
4.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述s320包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于改進小波閾值函數的指針式儀表圖像去噪方法，其特征在于，所述s330具體包括：
6.一種基...
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