血管内超声图像的噪声抑制与增强算法研究

针对含强背景噪声的血管内超声图像,噪声滤波和边缘增强是对血管内超声图像进一步处理的基础工作.提出一种自适应中值滤波结合改进的高通滤波的方法,有效的滤除了噪声并保持了边缘信息.Retinex增强算法可获得图像中各像素的相对明暗关系,并通过这种相对关系进行线性映射,从而增强图像且对噪声影响较小.实验结果表明,综合运用该滤波和增强方法,在滤除噪声的同时对边缘的增强有着比较满意的效果,为以后血管中外膜的提取提供了基础.     

基于改进MSR的锂电池X射线图像增强算法

针对锂电池X射线图像存在清晰度低、对比度差、图像电极轮廓模糊不清晰等问题,提出一种基于改进多尺度Retinex的锂电池X射线图像增强算法。首先,在传统多尺度Retinex算法中,使用双边滤波估计照度分量,同时利用基于平均对数亮度值进行全局自适应的图像动态范围压缩。然后使用改进的MSR算法提取图像的反射分量,利用sobel算子获取反射分量的纵向梯度,再与反射分量进行梯度信息融合,增强图像细节信息,再对融合图像使用CLAHE算法进行对比度增强,最后再使用双边滤波去噪声,得到最终增强图像。在自主构建的数据集上进行了实验研究,实验结果表明提出的方法显著提高锂电池X射线图像的清晰度和对比度,图像阴极线边缘轮廓有明显增强,在突出锂电池X射线图像边缘细节信息和增强图像对比度上,都要明显优于传统多尺度Retinex算法。     

基于改进的各向异性模型对IVUS图像降噪算法

针对血管内超声图像中的强背景噪声和边缘模糊等问题,提出了一种改进的各项异性扩散滤波算法.引入中值滤波,将滤波后的梯度模代替传统各向异性滤波中原始图像的梯度模,以控制扩散的过程,并能较好地保持边缘的特性;将各向异性扩散方程的常规扩散方向由4个方向扩展为8个方向,可保留更多的图像细节;并提出了一种自适应选取扩散门限的方法,解决了滤波和边缘保持的矛盾.实验结果表明,改进的算法在滤除噪声和保留边缘方面有着比较满意的效果,为以后血管内超声图像中外膜的提取提供了基础.     

血管内超声图像序列的自动降噪方法

提出一种血管内超声图像序列的自动降噪方法。首先对图像序列中每帧图像进行中值滤波,抑制图像脉冲干扰及斑点噪声,保护边缘少受模糊,然后采用图像序列均值滤波方法抑制图像加性随机噪声,提高图像信噪比,并利用小波软阈值降噪的多尺度分析特性,对均值图像的细节加以分辨,再结合算术运算得到最终降噪效果。对比中值滤波、小波软阈值降噪等传统滤波方法,提方法能得到更好的降噪效果;利用所提方法对连续不同帧数血管内超声图像进行降噪处理,当图像帧数为10时,图像序列的降噪效果更好;通过峰值信噪比、降噪时间和边缘检测效果的对比,可以发现本文所提方法能改善降噪效果、提高边缘检测的准确度,保证降噪效率。     

一种具有保留边缘信息的改进SUSAN去噪方法

在图像去噪的过程中,大多数的滤波算法都会在滤除噪声的同时损失边缘信息,而SUSAN算子的原理使其具有保持边缘的特性.本文在原SUSAN滤波的基础上,提出自适应的灰度差阈值选取,并针对原SUSAN算法在图像边缘处滤波效果不佳的情况下提出两个阈值对噪声进行判断.通过对加入椒盐噪声和随机噪声图像的去噪仿真实验表明,对于单次滤波和多次滤波,改进的SUSAN滤波算子避免图像模糊、保留边缘信息方面都具有比普通滤波算法更好的效果.     

基于Retinex理论的低照度下输电线路图像增强方法及应用

为提高低照度环境下输电线路图像视频在线监测设备分析的准确性,提出一种基于Retinex理论的低照度图像增强方法。首先采用改进型同态滤波算法增强低照度图像的RGB分量,然后将图像转换至HSV色彩空间中。对多尺度Retinex算法增强图像进行改进,采用双边滤波函数替代Gaussian函数作为Retinex算法的环绕函数,引入色彩恢复函数进行图像色彩恢复,入射分量采用幂律变换校正,反射分量采用Sigmoid函数处理。最后将图像再转换至RGB空间得到增强后的输电线路图像。对实拍低照度输电线路图片进行仿真处理,结果表明该方法可以有效提高低照度图像的对比度、清晰度和信息熵,并在覆冰预警和异物识别中实现较好的应用。     

基于FPGA的红外图像处理中值滤波新算法的研究

讨论了以FPGA为硬件载体的红外图像处理中值滤波的算法，给出了中值滤波法总体框图、硬件实现方法、仿真结果和效果评估。实现了中值滤波算法对降低图像噪声保持图像的边缘方面有显著的效果。     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

改进型多项式匹配图像去噪算法的研究与应用

为进一步改善常规多项式匹配算法的去噪能力,针对常规多项式匹配算法容易模糊图像边缘/纹理等细节问题,提出一种基于边缘保护的改进多项式匹配滤波的算法。该方法在常规多项式匹配算法基础上,改进滤波窗口的选择方式,沿着图像纹理走向方向提取自适应滑动滤波窗口,选择具有最小匹配误差的窗口进行匹配滤波并作为最终输出结果。然后分别在灰度图像和实际CT图像进行测试,经数据验证表明,该方法在有效压制噪声的前提下能够保持边缘/纹理信息,峰值信噪比平均提升80%以上,均方根误差减少80%以上。认为和常规多项式滤波方法、中值滤波方法、双边滤波方法、边缘保持滤波方法、三维块匹配去噪算法和去噪卷积神经网络方法相比,改进方法能够有效提升图像视觉效果,满足图像应用要求,具有良好的应用前景。     

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。     

Real-time removal of impulse noise from MR images for radiosurgery applications

In the recent years, image processing techniques are used as a tool to improve detection and diagnostic capabilities in the medical applications. Among these techniques, medical image enhancement algorithms play an essential role in the removal of the noise, which can be produced by medical instruments and during image transfer. Impulse noise is a major type of noise, which is produced by medical imaging systems, such as MRI, computed tomography (CT), and angiography instruments. An embeddable hardware module, which can denoise medical images before and during surgical operations, could be very helpful. In this paper, an accurate algorithm is proposed for real-time removal of impulse noise in medical images. Our algorithm categorizes all image blocks into three types of edge, smooth, and disordered areas. A different reconstruction method is applied to each category of blocks for noise removal. The proposed method is tested on MR images. Simulation results show acceptable denoising accuracy for various levels of noise. Also, an field programmable gate array (FPGA) implementation of our denoising algorithm shows acceptable hardware resource utilization. Hence, the algorithm is suitable for embedding in medical hardware instruments such as radiosurgery devices.     

针对纵向纹理的图像自适应滤波算法

在对纸张或电池片计数时,采集的侧边图像呈纵向条纹状。在对其滤波时,传统滤波算法往往造成边缘图像模糊。为解决上述问题,设计了一种针对电池片纵向纹理的自适应模板滤波算法,根据图像灰度确定阈值,寻找边缘像素点进行排除,并对其余部分根据周边像素点灰度值建立自适应模板。从滤波前后的灰度值曲线图可见,算法在边缘位置的处理效果好,处理后的图像灰度平滑性高,具有实用价值。     

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。