【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法。
技术介绍
1、在现代工业生产中，确保机床刀具的工作状态得到有效监测对于维持加工质量、提高生产效率和降低成本至关重要；现有方法通常通过图像处理技术分析机床刀具的工作状态，从而实现机床刀具的自动化监测；在复杂的工业环境中，由于光照变化、设备振动和加工过程中产生的粉尘等因素的影响，机床刀具图像会受到不同程度的噪声干扰，从而降低机床刀具的自动化监测效率；因此，为了提高机床刀具的自动化监测的精度，需要对机床刀具图像进行去噪。
2、现有方法通常利用rof模型算法对机床刀具图像进行去噪，在机床刀具表面上不同区域之间存在一定的关联关系，影响不同区域内的噪声表示；而传统的rof模型算法通常将图像整体划分成若干局部区域，并对每个局部区域预设固定的正则化参数进行去噪以实现局部去噪的目的；但没有考虑不同局部区域之间互相关联的情况，导致原始预设的正则化参数并不准确，使去噪后图像中存在部分区域的去噪强度过大，部分区域的去噪强度过小的情况，降低了智能去噪的准确性以及效率。p>
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【技术保护点】
1.用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，所述根据每个刀具窗口区域内像素点的灰度变化复杂分布情况，得到每个刀具窗口区域的灰度波动复杂程度，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，所述根据刀具灰度序列中整体灰度值的极端变化情况，将刀具灰度序列划分为若干子刀具灰度段，包括的具体方法为：
4.根据权利要求2所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特...
【技术特征摘要】
1.用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，所述根据每个刀具窗口区域内像素点的灰度变化复杂分布情况，得到每个刀具窗口区域的灰度波动复杂程度，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，所述根据刀具灰度序列中整体灰度值的极端变化情况，将刀具灰度序列划分为若干子刀具灰度段，包括的具体方法为：
4.根据权利要求2所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，所述根据不同子刀具灰度段之间的整体灰度差异，从所有极值中筛选出若干刀具特征极值，包括的具体方法为：
5.根据权利要求2所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，所述根据刀具灰度序列中所有刀具特征极值的分布离散情况，以及刀具灰度序列中灰度值整体的变化趋势波动，得到刀具灰度序列的灰度波动复杂因子，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述用于钛合金加工刀具模型构建的图像智能去噪方法，其特征在于，所述根据每个刀具窗口区域内连通域与相邻刀具窗口区...
【专利技术属性】
技术研发人员：董洁，王勇锦，李宝霞，王勇根，余洁，米刚，梁琦，王虹利，
申请(专利权)人：宝鸡拓普达钛业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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