【摘 要】
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在涡流热像技术中，图像处理是进行缺陷特征提取和识别的关键基础，而增强的图像有助于提高涡流热像技术的检测效果。利用多种常用的红外图像处理方法进行增强处理，旨在解决红外图
【基金项目】
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无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学)开放基金(ZD201529007)
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在涡流热像技术中，图像处理是进行缺陷特征提取和识别的关键基础，而增强的图像有助于提高涡流热像技术的检测效果。利用多种常用的红外图像处理方法进行增强处理，旨在解决红外图像信噪比不高、缺陷对比度低等问题。首先分析了噪声来源，通过算术运算对涡流红外图像进行预处理，然后采用基于形态学权重的自适应算法进行形态学降噪，最后利用二维最大类间方差法（OTSU）对图像进行分割。定性和定量分析结果均验证了该方法的有效性和适用性，研究成果为红外图像的特征提取和缺陷识别奠定了方法基础。
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