机器人双目图像实时立体匹配算法

针对移动机器人平台上的双目视觉深度信息获取问题,研究了一种适用于动态图像序列的双目图像立体匹配算法.采用成熟的半全局立体匹配算法对图像快速立体匹配;分析了在复杂环境下的运动平台上完成立体匹配所面临的主要噪声干扰,包括白斑噪声和断层闪烁噪声;为此,分别提出了白斑滤波算法和视差图时间域滤波方法以抑制这两种噪声.试验结果表明,所提出的算法能够有效抑制动态双目图像在立体匹配时的噪声干扰,最终能够实时获得连续清晰的视差图序列.      

红外图像序列动态帧间滤波技术

该文提出了红外图像序列的动态帧间滤波技术,把图像序列作为二维数据流,采用先进先出的方式在整个积分周期内进行多帧平均,实现了沿着运动轨迹进行帧间滤波。对于活动红外图像序列,该技术能够有效地抑制噪声、提高信噪比,也能够降低运动目标的模糊程度。     

一种融合图像滤波的FCM图像分割算法及其应用

模糊C均值聚类(FCM)算法常用于图像的聚类分割中,但常规的FCM算法对噪声的抑制能力较差。许多改进的FCM图像聚类分割算法虽能有效地抑制图像中的椒盐噪声和高斯白噪声,但是对图像中出现的大颗粒背景噪声的抑制效果仍然较弱。提出了一种融合图像滤波技术的FCM图像分割算法,根据噪声尺寸选择滤波窗大小,利用FCM聚类结果构造噪声判定矩阵并设计噪声判定规则,实现滤波窗内噪声点滤波操作。该算法针对人工合成的含噪灰度图像和实际的纤维图像进行了图像分割实验,实验结果表明:本文算法能有效抑制图像中的噪声,特别是大颗粒背景噪声,能获得满意的分割结果。     

心脏超声虚拟内窥镜图像预处理技术

虚拟内窥镜是近年来兴起的一项崭新医学影像技术,将虚拟现实与科学计算可视化技术相结合,模拟传统的内窥检查过程而生成具有仿真效果的可视化图像.研发的三维心脏超声虚拟内窥镜系统(3DEIESS)可重建三维虚拟环境,使观察者"进入"被检查患者的心脏内部进行检查观察.采用基于同质掩模区域的滤波算法对超声图像斑点噪声进行抑制,应用brFCM算法对降噪后的超声图像进行初始分割,并使用多尺度分析与纹理对比度相结合的分割技术完成最终的图像分割.实验结果表明,在消除斑点噪声的同时,实现对超声图像边缘细节的有效保持,有助于提高三维心脏超声虚拟内窥镜显示效果.     

血管内超声图像的血液噪声抑制和对比度增强研究

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法。根据血管内超声成像的特点估计噪声的方差,并由二进小波变换的分解结构给出局部阈值的计算方法,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理。同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法。实验结果表明,与现有血管内超声图像去噪的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,保留了图像的细节,具有更好的实用性。     

基于多尺度分析的血管内超声图像去噪和增强

提出基于二进小波变换的血管内超声图像血液斑点噪声抑制和对比度增强算法.血液红细胞散射引起的斑点噪声属于乘性噪声,在对数域进行二进小波变换后,结合软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行萎缩处理,并提出了一种局部阈值估计方法.同时采用了基于多尺度边缘表示的,利用小波系数极值拉伸和Hermite多项式插值实现的快速增强算法.实验结果表明,与现有单独进行去噪处理的方法相比,该方法在抑制血液斑点噪声的同时增强了图像对比度,具有更好的实用性.     

星载SAR图像的斑点噪声抑制与滤波研究

根据斑点噪声的来源,分析和比较了抑制SAR图像斑点噪声的Lee滤波、Gamma MAP滤波、Frost滤波算法,并用台湾地区的SAR图像数据验证了不同滤波算法对斑点噪声的抑制效果.结果表明,Lee滤波抑制斑点噪声的综合性能最好.     

基于MTM和灰色关联度的混合噪声自适应滤波算法

利用MTM滤波算法和灰色关联度的特点,提出一种基于MTM滤波算法和灰色关联度相结合的混合噪声图像的自适应滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的MTM值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到滤波后图像.仿真实验表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效抑制图像的噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的清晰度.     

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.     

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。     

多分辨超声心动图像分割模型

提出了一种新的基于水平集的多分辨空间超声心动图像分割模型，该模型在粗尺度上实现预分割，然后通过解传递方法将结果传递到细尺度上进行优化分割．在粗尺度上采用基于区域的高斯噪声模型分析图像，并和测地线模型相结合实现预分割，预分割结果表明了组合模型能自动和精确地提取边界．提出了基于数学形态学算子的尺度间快速解传递方法，该方法不需要进行插值运算，避免了常规方法效率低的问题．在细尺度上提出了一种局部活动轮廓优化模型，定义了新的基于局部亮度的目标函数．优化后的平均相似性从0．9862提高到0．9985．对左心室图像的分割实验证明了多分辨模型和常规方法相比具有更好的精确性和鲁棒性．     

一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型

提出一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型. 该模型针对射频场所引起的磁共振图像灰度值不均匀问题, 将在Rician噪声模型下的最大后验估计与全变差正则化模型相结合, 在模型中引入了瞬时变化系数. 根据Euler-Lagrange方程, 给出了模型的解及方程解的离散形式. 数值实验验证了所提算法的有效性.     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

数字图像去模糊处理算法的对比研究

为获得图像反卷积的真实解,考虑到噪声和模糊函数对复原图像的影响,研究分析了几种常用的数字图像去模糊处理技术,提出基于Markov约束的Poisson最大似然法(MPML)的超分辨力图像复原处理算法,并进行实际处理图像比较分析.实验表明:MPML算法具有其他几种算法的优势,同时减少了对原有信息的丢失.尤其是在噪声小的情况下,复原图像效果震荡条纹很小且具有较强的超分辨力复原能力.在数字图像去模糊处理技术研究方面具有一定意义.     

基于经验模态分解的自适应噪声对消方法

针对飞行器试验中单通道遥测信号频率内容丰富、降噪困难的问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应噪声对消方法。将信号利用经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)方法分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),将第一阶IMF作为参考噪声,并将第二阶以后的IMF分量累加求和,作为待降噪信号,在此基础上利用自适应噪声对消系统完成降噪。该方法克服了直接将高阶IMF作为噪声消除后在降噪和细节信息损失之间的矛盾性问题,可以最大程度保护信号细节信息不受损失的情况下实现良好的降噪效果。计算机仿真和某次飞行器试验实测数据处理结果证明了这一方法的有效性。     

一种基于Retinex的矿井非均匀照度图像增强算法

煤矿井下的安全高效生产离不开清晰流畅的监控图像,由于矿井下粉尘多、照度低或点光源照射而形成特殊的非均匀照度环境,使得矿井监控图像整体偏暗,对比度低,带有很强的背景噪声,视觉效果差。针对这一问题,基于Retinex算法,提出了一种在高斯滤波后用迭代矢量法继续分离亮度图像的方法。实验结果表明该方法能有效的增加图像对比度,降低背景噪声,改善图像的整体视觉效果。     

基于CLAHE的X射线行李图像增强

提出了一种基于对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)的X射线行李图像增强算法.首先使用一种背景区域快速填充方法降低背景噪声的干扰,然后采用CLAHE技术增强图像的对比度,最后采用一套组合锐化方案增强图像的细节.实验结果表明,使用所提方法能够快速有效地增强X射线行李图像的对比度,突出行李物品的细节.     

一种基于简化PCNN的红外图像分割方法

提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的红外图像分割新方法.针对红外航拍图像所具有的噪声大、灰度范围较窄以及具有对比度反转现象等特征,从原始图像与分割图像的相似性出发,采用最大互相关匹配来确定PCNN的最优参数,最终完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.