文献类型：期刊文章

作　　者：孙凤山[1] 范孟豹[1] 曹丙花[2] 叶波[3,4] 刘林[5]

Sun Fengshan;Fan Mengbao;Cao Binghua;Ye Bo;Liu Lin(School of Mechatronic Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China;School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China;Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China;Yunnan Key Laboratory of Artificial Intelligence,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China;Beijing Aerospace Institute for Metrology and Measurement Technology,Beijing 100076,China)

机构地区：[1]中国矿业大学机电工程学院,徐州221116 [2]中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116 [3]昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500 [4]昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,昆明650500 [5]北京航天计量测试技术研究所,北京100076

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(62071471);江苏高校优势学科建设工程项目资助。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：4

起止页码：92-101

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为消除功率起伏效应引起的太赫兹(THz)图像局部伪影,构建了基于同态滤波的THz图像增强模型。然而,模型各参数取值差异大且耦合性强,给其参数确定带来了困难。为此,本文提出了混沌映射与差分进化自适应教与学优化算法以求解增强模型最优参数。首先,改进了标准Logistic混沌映射,提高了种群多样性。其次,引入适应度更新率,构造了自适应惯性权重调节函数,平衡了全局与局部寻优能力,利于种群向最优解逼近。然后,基于差分变异思想构建了教改阶段,避免算法陷入局部最优。最后,制备了缺陷样品,开展了太赫兹无损检测实验,结果表明:较其他3种方法,本文方法消除伪影效果最佳,THz图像二维熵分别提升了16%、5%、10%,平均梯度分别提升了39%、8%、19%。

关 键 词：太赫兹无损检测  图像增强 局部伪影  混沌映射 教与学优化算法  

分 类 号：TH744] TP391[仪器类]