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在利用数字射线成像系统进行特征检测过程中,由于系统和工件本身特点的原因,在获取的射线图像中,某些需要识别的特征信息常常被大量的低频背景信息掩盖,使特征的识别增加了难度。针对上述问题,研究了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的图像特征增强技术。研究表明,与传统分析方法相比,EMD方法能够更准确地剔除图像中存在的非需特征信息,增强需要识别的特征信息,提高特征信息的识别率。