【摘 要】
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为了更好地提取图像中的特征，使用深度学习法对管道缺陷进行识别，针对传统图像增强算法的优缺点，提出了一种混合图像增强算法。该方法首先将图像进行频移，然后使用傅里叶变换将其从空间域转换到频率域，利用低通和高通滤波器各自的优点，对原始图像分别进行滤波，得到图像低频灰度平坦部分和高频图像灰度变化幅度大的边缘区域；根据低频和高频部分在整幅图像中的占比，取其反比，对图像的低频部分和高频部分进行不同程度的增强，
【基金项目】
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国家自然科学基金重大科研仪器研制项目“重型燃气轮机热障涂层系统的柔性阵列电磁声一体化无损评价仪器”（编号：11927801）；
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为了更好地提取图像中的特征，使用深度学习法对管道缺陷进行识别，针对传统图像增强算法的优缺点，提出了一种混合图像增强算法。该方法首先将图像进行频移，然后使用傅里叶变换将其从空间域转换到频率域，利用低通和高通滤波器各自的优点，对原始图像分别进行滤波，得到图像低频灰度平坦部分和高频图像灰度变化幅度大的边缘区域；根据低频和高频部分在整幅图像中的占比，取其反比，对图像的低频部分和高频部分进行不同程度的增强，然后利用傅里叶逆变换将其转换回空间域得到处理后的图像。实验结果表明，该算法增强了原图像的边缘部分，并很好地保留了图像中较为平坦的部分，且未引入明显的振铃现象。
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