基于图像修复技术的抗核辐射图像恢复方法

强辐射环境下数码成像设备由于受到高能粒子射线的影响,采集的视频或图像信噪比非常低,严重影响了其在辐射环境下的应用.为了去除视频或图像中的噪声,减少辐射粒子对成像设备的影响,提出了一种基于修复技术的新型强辐射图像去噪技术.首先在分析强辐射环境下成像设备受干扰的机理基础上检测图像的强干扰噪声;然后将图像噪声区域看成待修复区域,利用图像修复技术进行噪声消除;最后利用基于非下采样轮廓波变换的去噪方法对修复后的图像进行后处理.实验结果及分析表明提出的方法算法效率高、降噪效果显著,能够很好地去除强度大、分布密集的噪声,有效提高了数码成像设备在强辐射环境下的工作性能.     

图像去噪的混合滤波方法

针对视频图像在同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染时,严重影响图像的存储、 编解码、 传输、 目标识别与跟踪的问题, 提出一种图像去噪的混合滤波方法。该方法通过基于个数判断脉冲噪声的方法, 将脉冲噪声从混合噪声中分离, 并利用中值滤波将其过滤; 再利用分块平均边缘检测的方法提取图像的边缘; 利用自适应均值滤波方法滤除非边缘的高斯噪声, 并将边缘图像嵌入滤除高斯噪声的图像中。实验结果表明, 该方法不但能有效去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声, 而且能保持图像的边缘信息, 从而提高图像的去噪效果和清晰度。     

加密图像的开关中值滤波去噪算法

图像数据有时有必要交给第三方设备进行处理。为了保护图像安全,需要对图像进行加密及进行加密域图像处理。在此背景下,提出了一种新的加密域图像处理算法。图像拥有方采用一种分块置乱像素位置的加密算法对噪声图像进行加密,再传送给图像去噪方对加密的噪声图像进行开关中值滤波处理,最后图像接收方通过密钥恢复像素位置得到解密后的去噪图像。在MATLAB平台下进行了算法仿真设计,并测试了典型图像的去噪效果,实验结果表明,该算法在保护图像安全的前提下,能有效地去除图像的噪声点,保留图像的非噪声点,去噪性能较好。     

基于中性集合与双边滤波的NSCT域声呐图像去噪

声呐设备在获取水下图像时，由于海底混响、散射回波和设备等因素，会产生严重的斑点噪声干扰，降低图像质量.为了克服这一挑战，提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法，将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像，用真子集、不确定集和假集表示，实现分离噪声，保留有效信息；再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声；对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构，达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明，本文方法能够提高图像视觉效果，改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标，同时也适用于去除高密度噪声.     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

采样成像系统中的欠采样噪声分析

在分析欠采样噪声机理的基础上，针对大多数采样成像设备中存在的带内和带外的欠采样噪声，使设备性能下降的问题，建立了欠采样噪声的数学模型和应用分析模型。研究了图像捕捉系统中，欠采样噪声与系统设计参数的关系，给出计算机仿真结果。讨论了消除欠采样噪声的途径。     

基于椒盐噪声滤波算法的优化处理

提出了一种针对椒盐噪声滤波算法的优化方法。首先对椒盐噪声图像进行平滑预处理,将结果与椒盐噪声图像做差运算,当差值大于阈值则判定为噪声点;再利用椒盐噪声图像减去噪声像素点得到一幅未被污染的细节图像,利用滤波处理后的图像减去未被污染的细节图像得到噪声滤波处理后的像素点,然后将这些处理后的像素点与未被污染的细节图像镶嵌融合,实现在滤波过程中只对噪声像素点进行滤波处理。实验结果表明,相较于原椒盐滤波算法,优化算法对峰值信噪比提升了2dB左右;同时,优化算法对去核辐照噪声的滤波算法同样具有优化作用,优化处理所需时间小于0. 01 s,图像的保真率得到了提高。     

基于字典学习的低剂量X-ray CT图像去噪

介绍了一种基于字典学习的去噪方法,并将其应用于降低低剂量CT图像噪声水平的研究.针对体模图像和病人图像,分别选择低剂量CT图像和正常剂量CT图像作为训练样本,采用K-SVD算法,通过迭代学习构建图像字典;然后,结合正交匹配跟踪算法,实现图像稀疏表示,稀疏成分对应于图像的有用信息,其他成分对应于图像噪声;最后,依据图像的稀疏成分重建图像,达到去除噪声的目的.实验结果表明:字典的大小、稀疏表示的约束条件等参数会显著影响所提算法的去噪结果;相比低剂量CT图像,将正常剂量CT图像作为训练样本可以得到更好的去噪结果;在相同的噪声水平下,所提算法与传统图像去噪算法相比可以更好地去除图像噪声,且保留了图像的细节信息.     

一种基于方向梯度的图像滤波算法

自然图像中的大部分图像都存在噪声,在滤除噪声的同时尽可能地保存图像细节是图像平滑的目标.目前普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想且易使图像变得模糊,中值滤波虽然滤除噪声效果较好但使得图像变得模糊且易使图像的细节信息丢失.针对这一问题,本文提出了一种基于方向梯度的图像滤波算法.该算法对含有噪声的图像取3×3邻域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、边缘、图像内部点分别处理,实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.     

局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法

针对当前图像滤噪算法虽然能够在一定程度上抑制噪声;但无法保证图像质量,导致图像细节丢失、图像变模糊的弊端,提出一种新的局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法。定义一个图像局部功率,求解自适应全变分算法的能量函数最小化问题。通过拉格朗日算子获取图像局部功率的非约束最小化全变分形式,计算规整化可信度参数和噪声分布。通过全变分模型将轮廓尺度图像从含有噪声图像中分离出来,对含有噪声图像和轮廓尺度图像进行差运算,获取含有噪声的残差纹理细节图像。将获取的规整化可信度参数代入全变分模型,对含有噪声图像进行处理获取最终的滤噪图像。实验结果表明,经所提算法滤噪处理后,图像质量高,滤噪效果好。     

基于3维轴距与非局部均值的无人机巡检图像去噪算法

无人机搭载摄像设备获得输电线路的数字图像,利用数字图像处理技术可以提高故障识别率,而图像在采集和传输过程中易受到噪声干扰,图像质量受损不利于后续输电线故障识别,因而有必要对图像进行去噪处理。以无人机巡检高压输电线图像为对象,针对航拍图像中存在椒盐噪声问题,研究了椒盐噪声的3维直方图分布特点,并且在非局部均值滤波算法的基础上改进相似性权重,提出一种结合3维轴距的非局部均值去噪方法,解决了原非局部均值算法主要针对高斯噪声以及耗时过长的问题。首先,根据椒盐噪声的特点,对含噪图像进行3维轴距预滤波处理,计算图像中每个像素点的3维轴距,依据轴距检测噪声点,并对噪声点进行中值滤波。其次,对噪声点和非噪声点设置不同的权重,噪声点不计入相似性度量中,使得像素块之间相似度判断更加准确,利用改进的权重计算函数作非局部均值去噪。实验结果表明,所提算法能够有效去除巡检图像中的椒盐噪声,尤其是背景复杂图像中有显著的去噪效果,图像细节和边缘信息保持较好。同时所提算法与原非局部均值相比,耗时低,实时性得以提高。     

基于投影加权的多能光子计数X线CT全能谱图像重建改进方法

为了提高多能光子计数X线CT全能谱重建图像的对比噪声比,提出了一种基于投影加权的图像重建改进方法.首先,针对包含不同对比材料的3种模体进行投影仿真,获得包含泊松噪声和高斯噪声的投影正弦图;然后,从投影正弦图中提取噪声信息,构造关于权重的对比噪声比优化函数;最后,求解出使对比噪声比最优的权重,利用该权重进行投影加权图像重建,并对重建图像进行评估.实验结果表明:与当前仅考虑泊松噪声的基于投影加权的图像重建方法相比,对于含钙材料的模体,利用改进方法可明显提高重建图像的对比噪声比;对于含碘材料和等效软组织材料的模体,利用改进方法重建的图像对比噪声比则无显著统计差异.     

基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法

为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一 种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法。 该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外 图像进行初步去噪,滤除图像中的低密度椒盐噪声,减小噪声信号对后续选取降噪训练集时所造成的影响;然后, 采用基于块匹配的主成分分析法对预处理后的图像信息进行降维处理,提取信号的主要特征,降低噪声滤除时的 计算复杂度;最后,使用线性最小均方误差估计对图像进行二次去噪处理,滤除残余噪声;此外,在二次去噪之前重 新计算图像噪声水平,使最终的去噪图片获得了更好的视觉效果。 实验结果表明:该方法能够有效去除光伏热斑 红外图像中的混合噪声,客观评价指标显示噪声较小时,图像结构相似性可保持在 0. 9,在高密度噪声影响下,峰值 信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均提高 2 dB,实际视觉效果中保留了图像细节特征,可以明显观测到 热斑区域。     

改进的油井远程夜视监控图像处理方法

为了提高油井监控的安全系数,针对油井夜视监控图像中噪声的特点,提出了一种自适应的混合滤波算法.对于图像中存在的高斯噪声,设计了一种加权处理的均值滤波算法;对于脉冲噪声,提出了一种改进的比较选择滤波算法,可根据不同的图像自适应地选择合适的滤波参数,在滤除脉冲噪声的同时保持图像边缘信息;最后将两种滤波算法有机结合起来对实际的油井夜视监控图像进行处理.实验结果表明本文提出的算法不仅能够有效地去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声,还能保持图像的边缘特性,有效地改善了监控图像的质量.     

基于维纳滤波的装药孔隙工业CT图像恢复方法

为减轻装药孔隙工业CT检测成像过程中图像退化、噪声造成的孔隙特征对比度降低、边缘模糊等问题,研究了基于维纳滤波并结合图像自身特征的恢复方法。首先,对原始重建图像采用多图像平均法降低噪声影响;并选择样本区估计剩余噪声参数。然后,结合装药与钢壳过度边缘,运用刀刃法原理估计出系统的退化函数;并对其采用高斯拟合校正。最后,利用估计出的噪声参数和拟合后的退化函数,采用维纳滤波对图像进行恢复。结果表明,恢复后的装药断层图像细节清晰、孔隙边缘轮廓明确,φ2 mm模拟孔隙清晰可见。     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术。根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究。静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分。提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIB lack算法对图像进行分割,很好的提取出了手背静脉。     

混合反射特性表面形貌测量中光刀条纹的提取方法

该文通过分析混合反射特性表面在实施光刀法三维形貌测量过程中的噪声来源,给出了噪声与有效条纹图像形态学特征的差异。根据两者的灰度连续性差异,提出了去除噪声的图像处理方法。首先增强条纹状噪声的灰度离散化程度,使用灰度阈值的图像分割方法,分离噪声与背景亮度,同时保持有效条纹的灰度连续性;再通过基于图像形态学的处理方法去除已经颗粒化的噪声,对已去噪图像的有效条纹进行边缘修复和断线连接,得到有效条纹的二值化掩模图像。用掩模图像与原图像相乘,可提取出原图像中的有效信息。结果表明:该方法从具有噪声的光刀图像中准确地提取出了有效条纹。     

利用中值滤波进行图像处理

从人眼的结构和视觉特性出发 ,研究了图像中噪声产生的机理和消除的方法 ;提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法 ,对影响图像信号的不同噪声采用了不同的滤波方法 ,并对信号的频谱和滤波的效果进行了研究和分析。利用中值滤波法消除图像中的随机噪声是图像噪声处理的最佳方法。     

心脏医学超声图像序列的噪声抑制

从超声图像噪声的特点出发,利用各向异性扩散滤波技术,实现超声图像的自适应噪声抑制;并将其扩展到时间域图像序列的平滑中,以提高滤波的准确程度.模拟和临床实验表明:该方法可有效实现超声图像中斑点噪声的抑制,并提高图像序列的峰值信噪比;同时对心脏结构特征具有较好的保持和增强效果.