【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法及装置。
技术介绍
1、指针式仪表作为一种测量仪器，由于其结构简单，维护、使用方便，可靠性高，价格便宜，防水、防冻、防尘等优点，在大型的工业领域被广泛用到，如电力系统、石油化工、厂矿企业以及铁路系统等行业。常见的指针式仪表有：电压表、气压表、油温表、温度表、水表等。由于工作场合的原因，这些指针式仪表一般没有数据接口，无法实现测量参数的自动采集与传输。因此对这种指针式仪表的读数主要依靠人工的方式，即用人眼去观察指针指向的刻度值。但这种模式劳动强度大，读数慢，容易引起视觉疲劳，并且在某些高压、核辐射的特定场合，人工读数存在较大的安全隐患。因此，对于这种指针式仪表的读数目前更加倾向与运用机器识别的方法，首先用机器人或摄像头对指针式仪表进行拍摄得到指针式仪表图像，再用机器学习的方法对指针式仪表图像进行识别获得数据。但是拍摄得到的指针式仪表图像存在一定的噪声，从而影响机器学习对指针式仪表图像的识别，获得错误的数据。
2、因此，在指针式仪表图像处理领域，图像去噪是一个重要的研究方向，其目的是去除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。常见的图像去噪方法包括基于滤波的方法、基于小波变换的方法、基于稀疏表示的方法等。然而，传统的图像去噪方法通常只能处理低噪声水平的图像，在高噪声水平下效果不佳。
3、过去的研究中，小波变换已被广泛应用于图像去噪。小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理技术，通过将信号分解为不同频率的子带来表示信号的局部特征。在小波域
4、目前的小波去噪算法主要采用软阈值函数、硬阈值函数和半软半硬阈值函数对信号进行滤波。在现有技术中，申请号为cn201910008221.6的中国专利公开的一种变压器高压套管引线超声检测的去噪方法，将灰狼优化算法与自适应阈值法结合，利用灰狼算法对目标函数进行优化，提高自适应阈值法的全局寻优能力与寻优速度，但是仅依靠灰狼优化算法与自适应阈值法结合，去噪效果无法得到保证，同时上述方案也不能解决仪表图像由于光照、灰尘等引起的图片噪声问题。
5、为此，针对现有指针式仪表图像去噪方法存在的高噪声水平下去噪效果不佳的问题，提出一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法及装置。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法及装置。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，包括：
3、获取指针式仪表图像；
4、对所述指针式仪表图像进行预处理得到第一仪表图像；
5、将所述第一仪表图像输入小波去噪模型中进行去噪得到第二仪表图像；所述小波去噪模型包括第一去噪模块和第二去噪模块；所述第一去噪模块为黏菌算法优化的小波去噪模型；所述第二去噪模块为结合傅里叶变换的小波去噪模型；
6、将所述第一仪表图像输入第一去噪模块得到第一低频信息a1和第一高频信息b1；
7、将所述第一仪表图像输入第二去噪模块得到第二低频信息a2和第二高频信息b2；
8、运用加权平均的方法对所述第一低频信息a1和所述第二低频信息a2进行线性融合得到低频信息a，运用小波系数最大值法对所述第一高频信息b1和所述第二高频信息b2进行融合得到所述高频信息b；
9、根据所述低频信息a和所述高频信息b运用小波重构输出去噪后的第二仪表图像；
10、输出第二仪表图像为指针式仪表去噪图像。
11、根据本公开的第二方面，提供了一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪装置，包括：
12、获取模块：用于获取指针式仪表图像；
13、处理模块：用于对所述指针式仪表图像进行预处理得到第一仪表图像；
14、输入模块：用于将所述第一仪表图像输入小波去噪模型中进行去噪得到第二仪表图像；所述小波去噪模型包括第一去噪模块和第二去噪模块；所述第一去噪模块为黏菌算法优化的小波去噪模型；所述第二去噪模块为结合傅里叶变换的小波去噪模型；
15、输出模块：用于输出第二仪表图像为指针式仪表去噪图像。
16、根据本公开的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
18、1、根据第一去噪模块和第二去噪模块分别对第一仪表图像进行小波分解分别对应得到第一低频信息和第一高频信息、第二低频信息和第二高频信息，将第一低频信息和第二低频信息融合得到低频信息，第一高频信息和第二高频信息融合得到高频信息，信息的融合可以更好的保留图像的信息，改善图像的质量，提高指针式仪表图像的去噪效果。
19、2、在改进的小波阈值函数添加三个可调节参数α,β,η，并且在自适应门限阈值上添加可调节因子γ，使得改进的小波阈值函数通常能够适应不同类型的指针式仪表图像和噪声情况，具备较高的鲁棒性和普适性。无论是背景噪声强度的变化，还是不同类型的噪声，改进的小波阈值函数能够根据实际情况进行自适应调整，提供更可靠的去噪结果。
20、3、使用黏菌优化算法寻找小波分解中每一层的自适应门限阈值的最优参数和改进的小波阈值函数中的最优参数，可以根据不同层次的噪声频率特征自适应地确定门限值，避免了手动选择固定门限值的主观性和不确定性，而相比于其他算法模型，不容易陷入局部最优解，并且收敛速度更快，通过黏菌优化算法寻找改进的小波阈值函数的最优参数，可以优化小波阈值函数的形式，提高去噪效果。
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1.一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述S200具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述S300还包括构建第一去噪模块，所述构建第一去噪模块的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述S320包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述S330具体包括：
6.一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪装置，其特征在于，所述输入模块还用于构建第一去噪模块：
8.根据权利要求6所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪装置，其特征在于，所述输入模块还用于：
9.根据权利要求6所述的一种基于改
10.一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述s200具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述s300还包括构建第一去噪模块，所述构建第一去噪模块的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述s320包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进小波阈值函数的指针式仪表图像去噪方法，其特征在于，所述s330具体包括：
6.一种基...
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