ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Auteurs : soumettez
votre article en ligne
Autres revues >>

Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 35/3-4 - 2018  - pp.209-222  - doi:10.3166/ts.35.209-222
TITRE
Une nouvelle technique d'amélioration d'image pour la détection d'images de fuite dans les tunnels

TITLE
A novel image enhancement technique for tunnel leakage image detection

RÉSUMÉ

Basé sur la transformation en ondelettes, cet article propose un nouvel algorithme d’amélioration d’image permettant de résoudre les problèmes des techniques existantes du traitement d’images de fuite (faible luminosité, faible contraste, bruit intense et zone cible non évidente). Tout d'abord, l'image d'origine a été soumise à une décomposition en trois niveaux basée sur la transformation en ondelettes, produisant des signauxà basse fréquence et à haute fréquence. Après cela, le signal à basse fréquence a été renforcé par un filtrage homomorphique et a été traité avec une égalisation d'histogramme, tandis que le signal à haute fréquence bruyant a été atténué par une fonction de seuil semi-doux. L’amélioration du signal à basse fréquence vise à faciliter l’extraction et l’amélioration des informations d’image de la zone de fuite cible; le débruitage du signal à haute fréquence tente d'améliorer les détails de la texture. Enfin, la méthode proposée a été vérifiée au moyen de simulations Matlab sur une image réelle de fuite dans un tunnel, et a été comparée quantitativement avec un algorithme d’amélioration traditionnel par normalisation d’image. Les résultats montrent que notre algorithme peut surmonter de manière satisfaisante les défauts de la méthode traditionnelle et produire des images de fuite avec un contraste net, une luminosité vive et des textures claires. Les résultats de la recherche jettent une base théorique solide pour l’identification rapide et précise des images avec des défauts par fuite.



ABSTRACT

Based on wavelet transform, this paper proposes a novel image enhancement algorithm to solve the problems of existing leakage image treatment techniques (weak light, lowcontrast, heavynoise and unobvious target area). Firstly, the original image was subjected to a three-level decomposition based on wavelet transform, producing low-frequencyand highfrequencysignals. After that, the low-frequency signal was enhanced byhomomorphic filtering and treated with histogram equalization, while the noisy high-frequency signal was denoised by semi-soft threshold function. The enhancement ofthe low-frequency signal aims to facilitate the extraction and enhancement of the image information from the target leakage area; the denoising of the high-frequency signal attempts to enhance the texture details. Finally, the proposed method was verified through Matlab simulations on an actual tunnel leakage image, and compared quantitatively with a traditional enhancement algorithm through image normalization. The results showthat our algorithm can satisfactorily overcome the defects of the traditional method and produce leakage images with sharp contrast, bright lightness and clear textures. The research findings lay a solid theoretical basis for the fast and accurate identification of images on leakage disease.



AUTEUR(S)
Chunquan DAI, Yunlong LV, Yanxia LONG, Hongtao SUI

MOTS-CLÉS
image de fuite dans le tunnel, transformation en ondelettes, amélioration d'image.

KEYWORDS
tunnel leakage image, wavelet transform, image enhancement.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 7.5 €
• Non abonné : 15.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (279 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier