二维经验模态分解法在漏磁图像处理中的应用

采用图像方法可以更加直观地对管道漏检测中的缺陷进行判断,但在图像数据的采集过程中噪声是不可避免的。采用二维经验模态分解(BEMD)与均值滤波法相结合的方法对漏磁图像进行去噪处理,将图像信号分解为有限个二维固有模态函数(BIMF)和一个残余分量,将残余分量保留,对BIMF分别进行均值滤波,再将处理后的BIMF分量与残差一起重构图像,所得重构图像在保留原图像基本信息的基础上,消除了大量噪声信息。文中还直接采用均值滤波方法对漏磁图像进行去噪处理,通过信噪比的比较,表明BEMD方法用于漏磁图像去噪效果明显。     

CTW无损压缩算法在管道无损检测中的应用

超声和漏磁无损检测方法是目前输油管道常用的安全检测方法,然而其检测数据庞大,必须对数据进行压缩。介绍了一种基于CTW(context tree weight)的无损压缩算法,该算法采用了新的更低冗余度的概率估算法,具有速度快和抗差错能力强等特点,将该算法应用于输油管道超声和漏磁方法无损检测实验数据的无损压缩,得到了较高的压缩率,与LZW(lempel ziv welch)无损压缩算法相比获得了更高的压缩率。