太赫兹光场成像的深度估计方法与实验研究

在前期工作中,通过对太赫兹光场图像进行离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)滤波和数字重聚焦,初步实现了图像去噪和前后景分割。为了进一步得到质量更高的太赫兹光场原数据并达到更加精确的深度分割效果,改进了实验方案及处理方法,并提出了一种基于极平面图像(Epipolar Plane Image,EPI)的太赫兹光场深度估计方法。在太赫兹图像特性的基础上,给出了深度与视差的关系,并利用局部视差和置信度构建了全局深度图,从而达到了深度估计的目的。最后,在实验中通过10×10的相机阵列采集太赫兹光场数据,得到了准确聚焦于不同平面的重聚焦结果和高分辨度的深度估计图,实现了太赫兹光场成像的深度估计。     

采用非局部均值的连续太赫兹图像去噪处理

太赫兹辐射能够穿透大多数对可见光和近红外光不透明的物质。提高成像质量是成像系统的关键,尤其对探测器性能较低的面阵成像更为重要。通过数字图像处理方法改善成像质量是一条重要的解决途径。应用非局部均值(NLM)分别对真实的透射扫描、反射扫描和透射面阵、反射面阵的太赫兹图像进行了去噪处理,选取不同的控制参数进行了对比分析,同时对比了均值滤波处理结果。实验结果表明:非局部均值能够较好地去除连续太赫兹图像噪声、提高成像质量,对噪声严重的面阵成像去噪效果最明显。非局部均值去噪并保持边缘能力明显好于均值滤波。     

基于小波变换的太赫兹数字全息再现像去噪研究

太赫兹数字全息是当今太赫兹成像领域的研究热点之一。以真实连续太赫兹同轴数字全息再现像作为研究对象,进行了基于小波变换的去噪研究。选用bior2.2和sym4两种小波基,分别采用硬阈值和软阈值方式,对全息再现图像进行小波阈值去噪和基于小波的同态滤波处理,然后定量分析去噪结果。实验结果证明,对连续太赫兹同轴数字全息系统记录的再现像,采用bior2.2小波基的基于小波软阈值去噪的同态滤波,对太赫兹同轴数字全息再现图的去噪效果最好。     

太赫兹计算机辅助层析图像重构算法仿真研究

由于太赫兹波具有独特的性质,使得太赫兹成像技术成为目前的研究热点。太赫兹层析成像可以获得物体横截面的分布信息并可获得物体的三维重构图像,因此也受到了广泛关注。文中对连续太赫兹层析成像进行了仿真研究。分别使用滤波反投影算法（FBP）和改进的联合代数重建算法（MSART）进行图像重构,并且分析比较了高斯低通滤波（GLPF）以及数学形态学等数字图像处理方法对改善重构图像质量的效果。仿真结果表明:在文中的仿真条件下,使用MSART算法及相应的图像处理方法所需的最少投影方向数可以达到9,与真实成像实验结果相吻合。     

基于生成式对抗网络的太赫兹图像增强

太赫兹扫描成像中,由于激光器功率波动和仪器振动等原因,导致图像对比度较低,成像质量有待提高,且目前针对太赫兹图像的处理还停留在传统算法阶段。本文结合深度学习思想,提出了一种基于生成式对抗网络的图像增强方法。通过对训练集图像引入模糊和噪声,学习低质量图像和高质量图像之间的映射关系,并将其应用在真实太赫兹图像中。实验结果表明,与双边滤波、非局部均值滤波等传统算法相比,本文方法可在改善图像细节的基础上显著提高图像对比度,且视觉体验良好,这为太赫兹图像增强提供了新思路。     

太赫兹成像质量提升方法

太赫兹成像是空间光学遥感成像领域的新方向,然而太赫兹成像分辨率受到器件加工和制造工艺水平限制。为了提高太赫兹成像的图像分辨率,提出一种改善太赫兹过采样成像的图像处理方法。首先,对响应在太赫兹谱段的目标进行错位观测形成多路观测结果;然后,对多路观测的太赫兹图像进行范数优化约束和增强滤波;最后,将经过范数优化约束和滤波增强后的多路太赫兹图像重构成一幅分辨率更高的图像。实验证明:这种方法能够在抑制背景噪声的同时,有效提高目标边缘连续性。从图像质量评价指标上看,所提方法相较于传统方法能提升图像的有效细节信息,进而增强图像质量。     

太赫兹图像的降噪和增强

太赫兹波由于其独特的性质而被用于对特定物体的无损检测和成像。提高成像质量成为影响太赫兹成像系统应用的关键。数字图像处理技术是改善图像质量的一条重要途径。基于太赫兹透射成像实验,研究讨论了运用空域滤波、高斯平滑、频域滤波和边缘检测等图像降噪和图像增强技术,有效克服成像系统的实验噪声、激光功率抖动等影响,并对图像降噪和增强方法的选择和处理效果做出了对比分析。结果显示,通过对图像降噪和图像增强技术的综合运用,可以大大提高太赫兹图像的清晰度和可辨识性。     

基于马尔可夫约束的被动式太赫兹图像复原

太赫兹(THz)波具有的许多独特性质,使其非常适合应用于对人体的安检成像,但是目前原始太赫兹图像的信噪比、对比度和分辨率都有待改善。为提高太赫兹安检图像的质量,研究提出一种基于马尔可夫随机场理论的被动式太赫兹图像复原算法。对原始图像进行去噪和增强的预处理之后,在贝叶斯分析的基础上增加马尔可夫约束项进行图像复原。通过改变迭代次数和正则化参数,得到了清晰度不同的处理结果,经主客观评价指标分析确定了最佳的参数。实验结果证明,本算法可以在被动式太赫兹图像的噪声滤除和边缘信息保持上取得较好的平衡,从而大幅提高太赫兹安检图像的目标分辨能力。     

改进的均值滤波算法在太赫兹成像中的应用

研究被动太赫兹图像的降噪算法,提出了一种改进的均值滤波算法,在原有均值滤波算法的基础上加入了阈值的概念,由被动太赫兹扫描成像的技术特点确定了滤波模块的形状,并根据图像评价参数信息熵确定了滤波模板的最佳尺寸。实验表明该算法对于被动太赫兹图像具有良好的降噪效果,可以在保留成像目标信息的基础上滤除图像背景中的噪声。该算法提高了图像质量,增加了对隐匿物的辨别能力,从而为被动太赫兹成像技术在安检工作中的应用提供了必要的保证。     

一种用于太赫兹共焦扫描图像复原的复合算法

THz 共焦扫描成像中,由于太赫兹激光器不可能恒定输出和采集信号微弱等原因,导致成像质量有待提高;数字图像复原方法是一种节约系统成本和空间的有效手段。文中提出了一种用于太赫兹共焦扫描图像复原的基于两步背景抑制、中值非局部均值(MNLM)滤波和灰度变换的复合方法,并将此方法用于真实太赫兹图像,与中值滤波、开运算和非局部均值滤波相比较。真实图像处理结果表明,此方法具有较好的复原效果,尤其是图像对比度有明显提高。     

自适应维纳滤波在钢水红外图像去噪中的应用

红外测温系统的应用减少了人工测温的安全事故,但其温度的准确性取决于由红外热像仪获得的图像的质量。为了对钢水红外图像质量的影响,提出了基于自适应维纳滤波的去噪方法。通过自相关的参数指数衰减模型来控制算法的计算复杂性和敏感性,进而有效提高维纳滤波器的去降噪性能。基于对不同温度下钢水红外图像的去噪处理,验证了所提去噪方法比维纳滤波和稀疏分解方法的图像去噪具有更好的去噪性能。     

基于改进三维块匹配滤波的红外全息降噪算法北大核心CSCD

红外全息技术更适用于长距离的大视场成像,但其散斑噪声与高斯噪声对图像质量的影响也更加显著,限制了红外全息技术的应用与推广。本文通过引入全局傅立叶阈值与自适应维纳滤波的方法对三维块匹配滤波算法进行优化,提高了其对红外全息图像降噪的适应性与细节保留,得到改进的三维块匹配滤波算法,并与多种采用传统滤波方法的结果进行了对比。结果表明,改进后的算法可以在对红外全息图像中的高斯噪声等环境噪声与散斑噪声进行降噪的同时保留更多细节,是一种更加适用于红外全息图像的降噪方法。     

High Speed Terahertz Pulse Imaging in the Reflection Geometry and Image Quality Enhancement by Digital Image Processing

We describe the formation and enhancement of two dimensional pulsed terahertz (THz) images obtained in the reflection geometry with a high-speed optical delay line. Two test objects are imaged and analyzed with respect to material information and concealed structure. Clear THz images were obtained with various imaging modes and were compared with the X-ray images. The THz image of a sample revealed material features that the X-ray image cannot distinguish. We could enhance the THz image quality using various image processing techniques, such as edge detection, de-noising, high-pass filtering, and wavelet filtering.     

改进小波阈值去噪在PCB图像检测中的应用研究

应用自动光学检测仪检测印刷电路板图像的过程中,图像去噪是至关重要的一个步骤,针对PCB板图像对比度差、动态范围小、图像模糊等问题,提出了一种改进的小波阈值去噪算法。该算法对含噪声的PCB图像进行小波分解,在对分解后不同尺度下的小波系数按照改进的阈值方法进行处理的基础上,进行PCB图像重构。实验结果表明,该方法的均方根误差以及峰值信噪比值均优于传统的软硬阈值去噪方法,是一种有效的图像滤波算法。