超声医学图像计算机辅助诊断系统的设计

设计一个基于非线性增强滤波方法和水平集方法的超声医学图像计算机辅助诊断系统,主要对图像进行降噪处理和分割,以改善超声医学图像质量,实现半自动化定量分析.     

Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的应用

为改善辐射图像质量,提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征,在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程;同时,采取NSHP(non-symmetrichalfplane)模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明,该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声,和传统滤波方法相比,更好地保持了图像的细节信息,体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。     

基于Gabor滤波的辐射状模糊图像质量评价方法

针对相向运动成像的辐射状模糊图像,提出了基于Gabor滤波的图像对比度相似度图像质量评价方法.该方法利用对数极坐标Gabor滤波器模拟人眼视觉系统处理图像的方式,实现对图像频率和方位角同时滤波的功能.结果表明,该方法的评价结果与主观评价结果的相关系数达到0.95,是一种评价辐射状模糊图像质量的有效方法.     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

基于局部统计的自适应SAR图像去噪算法研究

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声对图像质量有严重影响,使检测、识别等进一步应用受到很大限制.相干斑噪声是一种乘性噪声,传统的空域去噪算法(均值滤波、中值滤波)难以将其消除.针对SAR图像的去噪问题,本文研究了Lee滤波和Kuan滤波两种基于局部统计的自适应去噪算法,给出了MATLAB实现并在MSTAR的SAR图像上进行实验.结果表明,Lee滤波和Kuan滤波都能够有效抑制SAR图像的相干斑噪声,去噪图像更平滑,目标更清晰.与传统的均值滤波和中值滤波相比,这两种基于局部统计的自适应去噪算法在视觉效果、方差和等效视数等评价指标上取得更好效果.     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

在球团矿粒度在线检测系统中,球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声.中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果,对于白噪声降噪效果较差;小波包技术可以很好的消除白噪声,但对脉冲噪声滤波效果不理想.提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法.实验表明,这种综合方法具有良好的消噪效果,满足球团矿图像后续更高层次处理的要求.     

基于异构平台的图像中值滤波的OpenCL加速算法

图像噪声降低了图像信噪比和质量,去噪是图像处理工作的重要环节之一.本文提出了一种基于开放式计算语言(OpenCL)架构的图像中值滤波快速降噪并行算法.介绍了OpenCL体系结构特点和中值滤波处理流程.根据图形处理器(GPU)的并发结构特点,对图像中值滤波功能模块进行了并行优化,降低了算法复杂度.通过充分激活NDRange索引空间中的工作组和工作项来提高数据访问效率,优化内核工作组配置参数,实现了中值滤波器的并行处理.实验结果表明,在图像质量保持不变的情况下,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,图像中值滤波并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了29.74、17.29、1.15倍的加速比.验证了算法的有效性和平台的可移植性,基本满足应用的实时性处理要求.     

基于混合滤波的点云数据降噪算法研究

随着时代的发展,人们越来越重视三维点云.在三维点云数据中点云数据降噪是其中必不可少的环节.基于PCL库对点云数据降噪中的统计滤波与半径滤波开展研究,通过给点云数据增加随机噪声或高斯噪声并更改统计滤波与半径滤波的参数来达到最好的降噪效果,并提出一种基于混合滤波的点云降噪算法.实验成果表明,提出的混合滤波比单一的统计滤波或半径滤波降噪效果更为显著.     

平滑滤波技术在煤矿监控中的设计与实例

从煤矿工业电视监控系统的现状出发,提出了利用图像平滑滤波增强技术增强煤矿工业电视图像质量,并通过C语言编程应用实现了对井下静止视频图像的平滑滤波增强处理,从而使工业电视图像变得较为清晰.     

保持纹理细节的自适应非局部均值图像降噪

主邻域字典(principal neighborhood dictionaries, PND)非局部均值(nonlocal means, NLM)是一种基于主成分分析(principal component analysis , PCA)的有效图像降噪方法, 但因其未能充分利用图像的内容结构信息, 对纹理细节较多区域的降噪效果较差. 改进PND 方法, 实现基于PCA 的自适应非局部均值降噪. 根据图像局部内容调整滤波参数h, 得到动态变化的像素间相似权值. 实验结果表明, 该方法能更好地保留图像纹理和边缘信息, 降噪效果优于非自适应的PND 方法.