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金属矿山 ›› 2024, Vol. 53 ›› Issue (9): 175-.

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基于轻量化YOLOX-S 与多阈值分割的 矿山遥感图像去噪算法

沈丹萍1 赵 爽2   

  1. 1. 苏州信息职业技术学院,江苏 苏州 215200;2. 唐山学院现代教育技术中心,河北 唐山 063000
  • 出版日期:2024-09-26 发布日期:2024-10-11

  • Online:2024-09-26 Published:2024-10-11

摘要: 矿山遥感图像普遍存在大量的噪点,给后续图像分析和处理带来了很大困难。提出了一种基于轻量化 目标检测模型YOLOX-S 和多阈值分割的矿山遥感图像去噪算法。首先使用YOLOX-S 模型对矿山遥感图像进行目标 检测,得到矿山目标的位置信息。然后针对矿山目标的特点,设计了一种多阈值分割方法消除图像中的噪声点。通过 将图像分为若干个子区域,并对每个子区域采用不同的阈值进行二值化处理,最终将各子区域的二值化结果合并得 到去噪后的图像。试验结果表明:该算法能够有效地去除矿山遥感图像中的噪声点,并且在保留目标特征的同时,大 幅提升了图像质量。此外,由于采用了轻量化模型和多阈值分割算法,使得该算法具有较快的处理速度和较低的计 算成本,适用于大规模图像数据的处理任务。

关键词: 矿山遥感图像 轻量化 YOLOX-S 阈值分割 图像去噪