金属矿山

北大核心,CA,JST,WJCI,

国内刊号:34-1055/TD

国际刊号:1001-1250

金属矿山杂志2024年第9期:基于轻量化YOLOX-S 与多阈值分割的 矿山遥感图像去噪算法

发布日期:

作者:沈丹萍,赵爽

单位:1. 苏州信息职业技术学院,江苏 苏州 215200;2. 唐山学院现代教育技术中心,河北 唐山 063000

关键词:矿山遥感图像,轻量化,YOLOX-S,阈值分割,图像去噪,

矿山遥感图像普遍存在大量的噪点,给后续图像分析和处理带来了很大困难。提出了一种基于轻量化目标检测模型YOLOX-S 和多阈值分割的矿山遥感图像去噪算法。首先使用YOLOX-S 模型对矿山遥感图像进行目标检测,得到矿山目标的位置信息。然后针对矿山目标的特点,设计了一种多阈值分割方法消除图像中的噪声点。通过将图像分为若干个子区域,并对每个子区域采用不同的阈值进行二值化处理,最终将各子区域的二值化结果合并得到去噪后的图像。试验结果表明:该算法能够有效地去除矿山遥感图像中的噪声点,并且在保留目标特征的同时,大幅提升了图像质量。此外,由于采用了轻量化模型和多阈值分割算法,使得该算法具有较快的处理速度和较低的计算成本,适用于大规模图像数据的处理任务。

来源:2024年第9期

《金属矿山》期刊编辑部

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