基于轮廓变换的自适应阈值图像去噪算法

针对Contourlet变换子带系数相关的特性,对图像去噪的阈值进行了研究,提出了一种新的自适应阈值图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的子带系数,再根据子带系数的能量关系采用改进的Bayes Shrink自适应阈值对图像进行去噪处理。实验结果表明:这种方法提高了图像的PSNR值,增强了去噪后图像的视觉效果,而且更好地保留了图像的边缘信息。     

一种改进的小波阈值裂纹图像去噪法

文中采用一种新的小波阈值法进行数字图像去噪。该方法是在原有小波算法之上进行改进,一方面改进闽值公式,寻求最优的阈值,获取更好的边缘保护,从而达到图像原始信息完整性;另一方面通过优化阁值函数获得改进的阚值方法,提高小波系数阈值判断的准确性,获得更好的去噪效果。实验结果表明,与通常的方法相比较,能更好的去除数字图像噪声、保护图像边缘,获得更好的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果,达到去噪要求。     

高分辨率红外图像的分层自适应阈值Curvelet系数萎缩去噪方法

高分辨率红外图像在基于小波系数阈值萎缩的去噪过程中,容易导致边缘模糊或丢失等失真。文中首次引入基于wrapping的第二代快速Curvelet变换,对图像边缘信息进行有效的稀疏保存,并采用分层自适应阈值算法独立估计每个尺度、方向上的Curvelet系数噪声阈值,并针对红外图像的Curvelet系数能量高度集中于低尺度系数的特点,采用尺度相关的硬阈值对染噪图像的Curvelet系数进行处理。实验结果表明：在不同噪声条件下,与基于小波系数的Visu Shrink,Penalized,sparsity-norm阈值等去噪算法相比,文中提出的去噪算法取得了较好的去噪效果,在噪声方差σ=30时,使用该方法的峰值信噪比(PSNR)可高达31.77 dB,去噪后的图像边缘保持良好,具有较好的视觉效果;同时,文中建议算法的计算量比传统Curvelet降低了70%以上,适合在DSP等嵌入式系统应用。     

基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制

针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换（Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform –DD_DTCWT）方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数（Bivariate Shrinkage Function--BSF）算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。      

一种Contourlet循环平移自适应阈值SAR图像去噪算法

针对传统阈值算法缺乏自适应性的缺点,利用Contourlet多方向性和各向异性的优点,提出了一种基于Cont-oudct循环平移自适应闲值的SAR图像去噪算法.利用sigmoid函数构建一种新的自适应网值函数.根据Contourlet不同方向子带系数的特点,动态调整阈值函数中的参数.以获得合适的阈值对Contourlet系数进行处理.同时为了抑制图像边缘附近的伪吉布斯效应,引入循环平移算法来抑制人为干扰.分别利用4种经典的阈值算法和本文算法,对实测SAR数据进行相干斑抑制,试验结果表明,Contourlet循环平移自适应阚值SAR图像去噪算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了86.22和O.3.     

基于小波变换的目标检测关键算法研究

图像去噪和边缘检测都是目标检测中至关重要的过程。结合半软阈值法和比例萎缩法,提出了一种改进的小波局部自适应阈值图像去噪算法,给出了一种高斯小波模极大值算法进行图像边缘检测。实验证明,去噪算法优于传统的半软阈值算法,较好地保留了图像的细节信息。边缘检测算法与经典的Canny算子相比得到了更多细节信息,使图像变的更真实。     

基于小波变换和形态学的医学图像边缘检测

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,结合小波阈值去噪和形态学边缘检测提出一种改进方法。首先对含高斯噪声的图像进行小波分解,然后再通过小波阈值法对高频系数进行处理,采用新设计的双结构形态学边缘检测算子对低频系数进行处理,最后用新系数重构出图像。实验结果表明:这种方法在去除噪声的同时较好地保留了边缘轮廓信息,是一种有效的边缘检测方法且具有实际参考价值。     

一种小波域改进非局部均值滤波算法

提出了一种噪声图像高效滤波算法。该算法对经典非局部均值滤波算法从边缘保持效果和计算复杂度两个方面加以改进。提出一种基于图像结构相似度(SSIM)相似性检测算子,并将其与传统的高斯加权欧氏距离进行加权融合,从而实现对经典非局部均值滤波的改进,可实现对图像边缘和平坦区域滤波的有效兼顾。将其引入到小波变换域,对于高频子图像,首先采用Canny算子实现自适应边缘检测,获得边缘和非边缘图像,采用改进非局部均值滤波和经典非局部均值滤波分别加以处理,然后实现图像的融合;最后实现小波系数重构。通过对实物图像和标准测试图像的仿真实验结果表明,该滤波算法的去噪效果较优,能基本实现对高强度随机噪声情形下的图像复原,从而印证了该滤波思路的可行性。     

一种改进的自适应图像去噪算法实现

数字图像在形成、传输和处理过程中,往往不可避免的存在噪声污染。因此去噪是数字图像处理的重点也是难点,需要提出一种更加行之有效的去噪算法。针对于传统软硬阈值的缺陷,本文提出一种将改进的的小波阈值去噪法与自适应中值滤波相结合的新的去噪方法。小波阈值去噪即确定一个合适的阈值,对分解的小波系数进行阈值化处理,滤除噪声的小波系数,而保留信号的小波系数。该算法相对于传统软硬阈值的峰值信噪比(PSNR)的提高百分比分别达到了16.32%和8.95%,去噪效果非常理想。该方法较之以往的去噪方法,峰值信噪比有了明显的提高,同时能够有效保留边缘及细节特征。     

形态学和Otsu方法在Canny边缘检测算子中的应用

传统的Canny边缘检测算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工指定,不具备自适应能力.高斯滤波方差影响图像的去噪和边缘保持效果,用形态学平滑代替高斯滤波,可以保留边缘信息并去除噪声的影响;滞后阈值影响虚假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,利用Otsu方法对阈值进行自适应设定,使检测出的边缘更加连续并减少虚假边缘的存在.实验结果表明,对传统的Canny算子有一定程度的改进.     

XDH-3B心电图机一典型故障的分析与检修

本文叙述了ＸＤＨ－３Ｂ心电图机双向打边的故障现象、原理分析及维修方法。     

CUDA下局部阈值和二值函数的边缘检测

随着GPU编程的发展,海量数据并行运算更加普及,GPU编程已演化为高度并行、多线程、多核处理的高速大数据计算能力,具有较高的存储器带宽。局部阈值和二值函数下的边缘检测是将3×3图像通过局部阈值函数转换到位块中,而位块中出现的一些模式则被定义为边缘检测算子,该算法能够更快地对图像进行有效的边缘检测。文中介绍了局部阈值和二值函数边缘检测原理,以及如何利用CUDA实现检测,并通过调试仿真将传统边缘检测与局部阈值和二值函数边缘检测的时间进行对比,以证明局部阈值和二值函数边缘检测更快更有效。     

晶体管发射极电流集边效应理论研究的新进展

介绍了晶体管基区电位微分方程精确解的研究结果,与方程近似解相比,它能定量阐释发射极电流集边效应及相关参量,也为功率晶体管设计提供更确切的理论依据。     

光伏铝型材压痕图像式检测的研究

铝型材生产过程需要在型材表面进行各种冲压加工形成孔、槽和压痕,其中压痕为未穿透型材的冲压痕迹.由于压痕图像与周围未加工区域在外观上具有较高的相似度和型材表面亮度各有差异,压痕图像的有效分割和检测存在困难.本文针对铝型材表面压痕的形态特点,提出了快速有效的压痕图像检测方法.     

面向5G Advanced的智能边缘网络演进

5G Advanced演进愿景中实时宽带交互(Real Time Broadband Communication,RTBC)、通信感知一体(Harmo?nized Communication and Sensing,HCS)、上行超宽带(Uplink Centric Broadband Communication,UC...     

基于LoG算子的图像边缘增强算法的改进

图像边缘增强的目的是为了突出图像所包含的信息.图像的许多有用信息集中在图像的边缘部分,从频谱上说就是图像的高频部分,因而可以用加重高频来增强图像,常规方法是直接对图像锐化,这会加剧噪声对图像的影响.本文先用高斯-拉普拉斯算子检测出图像的高频部分,然后用最大方差比方法确定图像边缘,再针对边缘对图像进行增强处理.实验表明,该方法可有效抑制边缘增强后的噪声问题.     

基于5G边缘计算的深度学习架构与应用

针对深度神经模型在网络边缘难以训练的问题,构建了一种基于5G边缘计算的深度学习模型训练架构。架构利用5G边缘计算接入网打通边缘智能设备与边缘计算层的数据通信,模型训练过程采用各边缘计算节点利用本地数据进行全模型训练,再由中心服务器进行模型参数汇集和更新的分布式训练模式,既保证了模型训练的数据集多样性,又减少了网络压力和保障了本地数据隐私,是一种非常具有潜力的深度学习边缘计算架构。     

建立新型边缘泄露补偿机制的四阶方程图像平滑方法

针对传统的四阶偏微分方程(四阶方程)降噪算法容易造成图像边缘泄露的问题,本文提出了一种基于边缘检测理论的泄露修补算法.该算法首先用非线性的双边滤波器对噪声图像进行预处理,得到边缘结构较好的预处理图像,然后基于梯度算子具有检测图像边缘特征的特点,提出将结果图像和预处理图像二者梯度差值的二范数平方作为边缘保持约束项,并将其加入到四阶方程算法的能量泛函中.另外,基于图像局部方差构造了自适应的拉格朗日乘子,从而实现对边缘保持约束项的自适应调整,以提高其边缘保持性能.实验测试结果表明,本文算法不仅继承了传统四阶算法具有的优点,而且增强了对边缘结构的保持能力.     

工业图像中屋脊边缘多尺度检测方法

针对屋脊边缘的特点，提出了一种多就度屋脊边缘的检测方法，该方法分析了图像中屋脊边缘的可能性，并根据该可能性量自适应调整滤波器的尺度参数，分析了对屋脊边缘进行滤波的尺度参数选取范围，实验表明该方法是可行的。     

冲激信号SAR成像的方位分辨率分析

本文在分析冲激信号SAR成像特点的基础上,在发射和接收均为"超宽带信号"、"大方位积累角"的情况下,推导出了冲激信号SAR方位分辨率的解析表达式,并通过仿真实验验证了其正确性.