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作者：程宏波;詹义河;付蒙蒙;伦利;
单位：华东交通大学电气与自动化工程学院;
摘要：气体绝缘全封闭组合电器（Gas Insulated Switchgear,GIS）的X射线检测图像中存在量子噪声与康普顿散射噪声的混合干扰，传统去噪方法难以有效分离并抑制这两类噪声，导致GIS设备X射线检测的图像质量下降，影响早期缺陷诊断的准确性。针对该问题，提出一种面向GIS缺陷检测的X射线图像混合噪声自适应去噪方法，该方法通过局部窗口梯度与噪声方差判别主导噪声类型，自适应选择小波基及分解层，实现量子噪声与康普顿散射噪声的精确分离；对量子噪声子图像，设计了双模Anscombe变换结合自适应非局部均值滤波进行高效去噪；对康普顿散射噪声子图像，引入局部梯度与噪声方差自适应调节的改进双边滤波，以保持边缘细节同时抑制低频伪影。消融试验表明，相较传统双边滤波（BF）算法，所提方法将信噪比（SNR）值提高14.2%，标准差（SD）值降低6.6%，验证了各改进模块的有效性。与先进总变分（TV）算法对比，SNR值提升4.5%,SD值降低5.9%，证明了算法的先进性。同时，其视觉效果更清晰细腻，能够有效提升GIS设备缺陷检测的准确性与实用价值。
关键词：量子噪声;;康普顿散射噪声;;小波分解;;状态判断;;Anscombe变换;;X射线图像
基金资助：江西省重点研发计划项目(20202BBEL 53008)
