基于支持向量机的自适应均值滤波超声图像降噪

医学超声图像在成像过程中由于超声散射回波的相互干渉,导致所成图像中出现难以与器官、组织等人体结构区分的斑点噪声,给后期的临床诊断和图像后续处理带来了极大的不便。针对超声图像中的斑点噪声,提出了一种基于支持向量机(SVM)的自适应均值滤波超声图像降噪模型。该方法利用SVM的分类特性,将超声图像中的噪声信号和非噪声信号作出区分,再将SVM的分类结果和均值滤波相结合去对噪声图像进行去噪。这样可以保证医学含噪图像的组织区域和细节特征做到最大保留,噪声区域获得最大的平滑处理。在实验部分,通过对物理体膜和人体超声肝脏图像分别进行实验,结果表明,该方法可以有效抑制并降低超声图像中的斑点噪声,并保留了其边缘特征,使得去噪图像的信噪比显著增加,是一种有效的医学超声图像降噪方法。     

医学超声病灶图像预处理

图像滤波技术在图像处理中占有重要的地位。其中医学病灶超声图像主要被斑点噪声污染,对医生诊断病情带来干扰。针对医学超声图像噪声的特点提出了自适应中值滤波器,并与经典中值滤波器对含有不同噪声密度的胆囊超声图像进行去噪处理,对实验结果对比分析。结论表明:自适应中值滤波较经典中值滤波在对噪声密度较大的图像进行去噪时,能较好的保持图像细节信息,它能够有效改善图像质量。自适应中值滤波器较其他非线性滤波器有更好的视觉效果。     

高压设备电晕紫外成像检测图像增强方法的研究

紫外成像仪在低照度环境下检测高压设备外部电晕放电时,输出图像模糊,不利于故障点的定位、分析和识别,有必要采取一定图像处理算法改善图像质量。简要分析了这类紫外图像的特征,提出了滤波和灰度变换的方法,并对图像进行了增强处理。对比分析了目前常用的空域滤波、频域滤波和小波域滤波方法的去噪效果,采用了图像的分段线性灰度变换和自适应直方图均衡算法改善了图像亮度和对比度,工程实际应用验证了所提方法的有效性。     

自适应SUSAN扩散的超声图像去噪算法

为了降低超声图像斑点噪声的影响,提出一种自适应SUSAN(ASUSAN)扩散的超声图像去噪算法.通过引入SUSAN算法检测出图像的边缘,然后采用K均值法对模板区域特征值进行分类,自适应获得图像的全斑点噪声区域和相关参数,最后将SUSAN算法与非线性扩散方法相结合,提出一种新的扩散方程对图像进行非线性去噪.实验证明,相比于其他的各向异性扩散算法,本算法能得到更高的PSNR值和FOM值以及更小的MSE值,且在细节保留方面也能取得更好的效果.     

基于指数同态滤波耦合细节锐化规则的 红外图像增强算法

为了解决当前红外图像增强方法存在的光晕及细节模糊等不足,提出了指数同态滤波耦合细节锐化规则的红外图像增强算法.基于同态滤波方法,通过频域中的像素点与中心像素点的距离,构造指数型同态函数,以同时完成图像的去噪和增强对比度处理.联合相位一致性方法和自适应高提升滤波方法,构造了细节锐化机制.在图像的细节锐化中,利用相位一致性方法,通过傅里叶变换,准确提取出图像的细节特征.并引入高提升滤波方法,利用图像的均值,构造自适应的锐化因子,以形成自适应高提升滤波方法,对提取的图像细节特征进行锐化,完成图像细节内容的增强.实验结果表明,较当前的红外图像增强算法而言,所提算法具有更好的增强效果,其增强图像呈现出更为理想的对比度和更为清晰的图像边缘.     

基于颜色空间变量的输电线图像分类及特征提取

针对输电线图像背景复杂多变和单一图像处理方法难以有效处理各种背景类型输电线图像的问题,提出一种基于颜色空间变量的输电线图像分类及特征提取方法。首先根据输电线图像各颜色空间的变量值与图像特征之间的关系对图像进行分类。然后根据不同类别图像特征选用适合的滤波方法通过两次滤波结合去噪,并采用自适应直方图分段均衡化增强图像对比度。通过对Otsu算法得出的阈值进行线性变换确定canny边缘检测参数,提取输电线路边缘。最后根据输电线形状特征和概率霍夫直线变换与形态学运算提出一种边缘优化方法,较好地去除非输电线边缘。结果表明:该方法可以有效处理各种背景类型图像,为输电线路图像智能化处理提供了一种新的思路和方法。     

基于均值滤波和小波分析的图像去噪

由于均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息,从而导致整幅图像的模糊不清,而小波分析在图像处理中具有较强的图像增强能力,故而采用两种滤波方法的结合来处理含噪图像。通过实验证明,该法在处理含噪图像时,不仅很好地降低了噪声,而且还较好地保留了原图像的边缘等细节信息,使得图像的对比度增强,增进了图像的视觉效果。两者的有机结合使得图像的去噪效果比单独使用其中一种更优。     

融合小波与非局部均值滤波的DSPI相位图去噪

相位图去噪是数字散斑干涉测量的关键技术,但现有以正余弦均值滤波与窗口傅立叶变换滤波为代表的去噪方法在相位保真、自适应降噪、操作简便等方面不能完全满足要求。提出了一种新的自适应相位图去噪方法,首先计算原始相位图的噪声方差,然后对图像分别进行正弦与余弦变换后得到两幅图像,再对这两幅图像进行小波同态阈值去噪与非局部均值滤波,最后将处理后的两幅相位图反正切运算并再次估计噪声方差,根据图像噪声方差的收敛情况判断是否继续迭代处理,以实现相位图的自适应降噪。实验结果表明：针对同一张含噪相位图与传统正余弦均值滤波相比,本文方法噪声方差减少了0.38、L算子和减少了0.2、SSIM提高了0.16,同时,图像信息熵仅相差0.1。该方法能够有效抑制相位图中的相干噪声,充分保留相位边缘信息,同时能够有效避免因不适当的迭代滤波次数所导致的相位失真或噪声残留。     

基于Contourlet域非线性扩散的织物疵点图像去噪

提出了将Contourlet变换与非线性扩散相结合的织物疵点图像去噪方法。首先对图像进行Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像。给出了实验结果,并与现有的小波阈值收缩和全变差扩散结合的方法、基于改进的Contourlet变换的自适应对比度扩散方法、小波变换与非线性扩散相结合的方法的图像去噪效果进行了比较。结果表明,经所提方法去噪后的图像获得的PSNR平均增益可达7.45 dB,去噪效果较为优越：不但抑制噪声的能力更强,而且能够更好地保留织物图像原有的边缘和纹理特征。     

平稳小波域局部自适应绝缘子的红外热像去噪

为从强白噪声干扰的红外热像中提取真实的绝缘子盘面温度场信息,提出了一种平稳小波域局部自适应绝缘子红外热像去噪方法。该法假设平稳小波变换子带系数服从拉普拉斯分布,利用最精细分解层子带系数估计噪声方差,使用待估计点圆形邻域系数估计信号方差,根据图像噪信比自适应调整邻域窗口大小,采用最大后验估计器局部自适应估计各高频子带小波系数,最后对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到去噪后图像。实验结果表明,该方法比传统的Wiener滤波法、基于离散小波变换和平稳小波变换的贝叶斯阈值去噪法的信噪比更高,在有效去除图像噪声的同时,图像细节信息保留更完好。     

Feature and border extraction of tissue regions in medical ultrasonic images

Today, information obtained from such medical images as X rays, CT, and MRI, as well as ultrasonic images, is important for diagnosis. In particular, an ultrasonic image has the merits of safety, low cost, and simplicity of the machine. On the other hand, ultrasonic images are sometimes poor in quality because of electronic characteristics and speckle noise of the ultrasound equipment. Therefore, diagnosis by ultrasonic imaging has been dependent mainly on the judgment of doctors. It is necessary to develop an automatic diagnosis method based on qualitative evaluation. In this paper, we present a novel method of region extraction using statistical characteristics of the echo speckle pattern in ultrasonic imaging. The discriminating function is defined to recognize the similarity of the statistical characteristics. It is based on a multidimensional autoregressive model. Using the proposed region extraction method, it is possible to discriminate and extract different regions in one image. We also propose a method to extract the border of the tissue region as an application of the regional extraction method. Finally, we have evaluated these methods by analyzing ultrasonic images including regions of the tissue in the human body and simulated data. © 1998 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 124(2): 29–35, 1998     

一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法

本文从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,分析了各种滤波方法的优缺点后,在传统小波去噪的基础上提出了一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法。该方法通过对小波分解后的高频区域进行二阈值分割,结合高频区域的方向特性和中值滤波方法,引入方向滤波窗口对不同分区进行不同的噪声抑制处理。实验结果证明了该方法的有效性,即此方法不仅拥有良好的去噪能力,而且能够很好的保持原图像的边缘信息.     

基于小波域马尔可夫随机场模型的SAR图像相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特点。对相干斑抑制的要求是在平滑噪声的同时,尽量保持原始图像的结构信息。现有的许多相干斑抑制方法各有优点和不足,没有普遍的适用性。基于图像在小波域的马尔可夫随机场模型(MRF)结构,结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性,本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。仿真及实测数据处理结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,更好地保持了边缘结构。与小波域软阈值去噪方法和Lee滤波器相比,该方法在噪声平滑及边缘保持上都取得了较大的改进,并得到了较好的视觉效果。     

旋纹壳体衬层粘接图像处理技术研究

基于粘接质量评价的超声检测,是无损检测长期关注的课题。本文以钢/橡胶多层粘接结构超声成像的图像为处理对象,采用均值滤波和低通窗函数滤波的方法去除图像中的噪声点;采用图像锐化的方法来使图像的边缘和轮廓变得清晰;采用一维、二维、小波包分析的图像处理方法来去除图像中的纹理。采用上述方法,使脱粘点成像更加清晰化,并达到无损精确检测出脱粘点的目的。     

低通滤波在紫外成像降噪处理中的应用

紫外成像诊断技术是发现电气设备电晕放电故障隐患的重要手段,对提高供电可靠性和实现电气设备状态维修具有重要价值。为了获得更好的检测效果,改善所拍摄的紫外图像质量,降低噪声干扰,须对紫外图像进行图像处理。为此采用夜间型紫外成像仪获得设备电晕放电图像并把采集的RGB图像转化为灰度图像,再根据图像的噪声分析,针对椒盐噪声、斑点噪声和高斯噪声等这些噪声的特点采用频域低通滤波技术进行滤波处理,噪声模拟和现场实测的紫外图像表明滤波前后效果显著,提高了故障放电时所测得的紫外图像的质量。     

基于OpenCV视觉库的ESPI图像增强技术研究

针对ESPI条纹图像富含散斑噪声的特点,提出了一种有效的ESPI图像增强技术.阐述了ESPI测量的原理,基于OpenCV开源计算机视觉库,采用偏微分方程的图像滤波方法,离散化PM扩散模型进行滤波处理,并使用灰度直方图均衡化方法提高ESPI条纹图像对比度,最终得到利于相位计算的清晰ESPI条纹图像.提出采用保真度与对比度对ESPI条纹图像增强的量化评估方法,原理分析和实验表明该方法有效降低散斑噪声并保留条纹的边缘信息,提高散斑图像的对比度,具有较强的实用性.     

基于支持向量机的高压绝缘子污秽等级红外热像检测

提出了一种红外热像处理与支持向量机多值分类器相结合的新方法对高压绝缘子污秽等级进行检测.采用基于梯度信息的自适应平滑滤波方法对原始图像进行了滤波处理;利用OTSU图像分割方法对滤波后的图像进行分割,获取绝缘子盘面区域,并从绝缘子盘面区域提取了最高温度、最高温度与最低温度的比值、盘面温度的标准偏差、部分最高温度像素点个数与目标总像素点个数的比值共4个反映污秽程度的红外特征量;设计了支持向量机多值分类器对绝缘子污秽等级进行分级.试验结果表明,文中所选取的绝缘子红外特征量可有效表征绝缘子的污秽等级,所采用的支持向量机多值分类器是一个小样本、高效率的分类器,所提出的绝缘子污秽等级检测新方法是可行的.     

基于非线性尺度空间SIFT的SAR图像特征点提取

针对SAR图像特征提取中的相干斑问题,提出一类非线性尺度空间的构造方法,用于提取具有尺度不变特性的特征点。首先,利用SAR图像特有的频域多视处理,代替尺度空间中的空域降采样,构造多分辨率图像,提高了辐射分辨率,抑制了相干斑。其次,基于改进的增强Lee滤波,建立非线性尺度空间,在保留特征细节的同时,进一步抑制了相干斑。 实验结果表明,该方法相比典型的高斯尺度空间和一般的非线性尺度空间,能更好的抑制相干斑噪声,提高了特征点提取数量和正确匹配点数量。