【摘 要】
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漏磁内检测是目前管道无损检测的重要手段.在进行漏磁无损检测评估中,异常边缘检测是十分重要的环节,异常边缘的精确程度直接影响到后续的反演评估环节.由于数据噪声的存在,
【机 构】
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沈阳工业大学 沈阳 110870;沈阳大学 沈阳110044
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漏磁内检测是目前管道无损检测的重要手段.在进行漏磁无损检测评估中,异常边缘检测是十分重要的环节,异常边缘的精确程度直接影响到后续的反演评估环节.由于数据噪声的存在,使得边缘检测精度大大下降,特别是复杂异常区域.同时,面对庞大的漏磁数据,一般机器学习算法耗时较多.因此,针对漏磁内检测中异常边缘检测问题,本文提出一种基于数据融合的小波变换漏磁异常边缘检测算法.该算法基于小波多尺度变换与分解,将数据层融合、特征层融合以及决策层融合相结合.首先,原始数据经过多色彩空间变换,并将变换结果进行数据融合.然后,融合数据进行小波多尺度变换.其次,针对每一尺度下变换数据进行小波多层分解,并对每一层级进行小波模极大值边缘检测,将边缘检测结果加入到细节分解系数融合中,并重构数据.最终将多尺度下的边缘检测效果进行融合得到最终检测边缘.实验分别在仿真数据集和真实管道数据集上进行,并和其他边缘检测算法,如Sobel、Canny、Roberts、Prewitt、Log进行了比较,实验结果显示,本文提出的异常边缘检测算法效果优于传统边缘检测算法,边缘指标OA高于70％,能够满足实际工程需要.
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