机械工程学报

作者：孙梦楠, 董祉序, 徐威, 孙兴伟, 刘伟军

单位：沈阳工业大学机械工程学院 沈阳 110870

关键词：光斑图像,质心定位,图像降噪,低秩稀疏分解,粒子群优化；

基金：国家自然科学基金(52005347)、辽宁省“揭榜挂帅”科技重大专项(2022JH1/10800049)、辽宁省教育厅基本科研(LJKMZ20220456)、沈阳市中青年科技创新人才支持计划(RC220066)和辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才(XLYC2203190)资助项目。

为了提升光斑质心定位精度，提出了一种基于改进低秩稀疏分解(Low-rank and sparse decomposition, LRSD)的图像降噪方法。以增强LRSD降噪能力为目标，在加权核范数最小化(Weighted nuclear norm minimization, WNNM)模型基础上引入全变差(Relative total variation, RTV)范数构建了RTV-WNNM模型，并采用交替方向乘数法(Alternating direction multiplier method, ADMM)对该凸问题进行求解；以增强LRSD细节保持能力为目标，分别引入免疫扰动和退火策略改进了粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)，并用于LRSD低秩奇异值阈值自适应选取，从而形成一种兼顾噪声去除与局部维系的图像降噪融合算法。仿真和试验结果表明，提出的方法相比于非局部均值滤波(Non-local mean filtering, NLMF)、BM3D等当前主流算法具有更好的降噪效果，显著地提升了含噪光斑图像质心定位精度。

来源：2024年第2期

《机械工程学报》期刊编辑部

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