血管内超声图像的预处理

对血管内超声图像进行噪声滤波和边缘增强是对图像进一步处理分析的基础工作。针对采集到的强背景噪声的血管内超声图像,双边滤波利用像素间的空间距离和灰度值之差来控制滤波效果,即平滑了图像又保持了边缘。Retinex算法把图像分解为反射物体图像和入射光图像,在增强管壁边缘的同时对噪声影响小。实验结果表明,综合利用双边滤波和Retinex增强算法,在滤除噪声增强边缘有较满意的效果,对血管壁边缘检测有明显的改善。     

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。     

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。     

真空开关电弧图像采集及其处理过程

设计了真空开关电弧试验装置,并对真空开关电弧图像采集系统进行了分析研究,对所采集得到的真空开关电弧图像利用Matlab进行了边缘检测、中值滤波、灰度增强处理.试验结果表明,该试验装置可成功地在电极之间触发起弧,通过图像采集系统得到真空开关电弧图像,利用处理系统对真空开关电弧的边缘进行检测,对图像噪声进行了有效抑制,增强了图像的视觉,为对真空开关电弧形态和等离子体参数的有效可靠的诊断奠定了基础.     

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.     

高压输电线路红外图像的边缘检测

高压输电线路的导线，金具及绝缘子串等的红外图像的特点有：边缘模糊，对比度差，空间域上存在孤立的点和小块噪声。采用中值滤波方法。在保护图像边缘细节信息的前提下有效地降低了图像空间域高频噪声，用分段线性灰度变换增强了图像边缘的对比度，提高了图像的温度分辨力和空间分辨力。通过对Roberts边缘算子、Sobel边缘算子、Prewit边缘算子、Laplace边缘算子和Laplace改进算子等常用边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析，选用Roberts算子完成了图像的边缘轮廓检测，并对不连续边缘进行跟踪和连接，得到了清晰连续的图像边缘，完成了高压输电线路红外图像的边缘特征提取。以一幅耐张绝缘子串的红外图像为应用实例，验证了图像预处理及边缘检测方法的有效性。     

数学形态学与自适应结合的超声医学图像滤波方法的研究

超声医学成像因其具有无创性、便捷性、实时性、价格便宜和使用方便等优势广泛应用于临床诊断。然而,由于在超声成像过程中形成的特有的图像斑点,使得对比度弱的人体软组织中正常组织和病变组织不易区分,给临床诊断和医学研究带来不便。本文针对医学超声图像的特点,在研究了几种常用滤波去噪方法的基础上,提出一种自适应滤波和形态滤波结合的超声医学图像滤波去噪方法。首先采用自适应中值滤波对图像进行预处理,抑制斑点噪声,保留必要细节;然后采用数学形态学方法进行二次滤波和增强对比度,可有效改善图像质量。最后从去噪图像和评价指标上与常用滤波去噪方法进行比较,实验证明,该方法可明显提高超声医学图像的质量。     

一种基于自适应滤波的指纹图像增强算法

采集到的指纹图像中往往包含噪声,这些噪声对后续的特征提取和匹配会带来非常不利的影响.为了提高指纹特征提取和匹配的鲁棒性,需对指纹图像进行增强,提高脊线和谷线的对比度,同时滤除图像中的噪声.本文提出了一种基于自适应滤波的指纹图像增强算法,首先改进了Lin Hong提出的方向场计算方法,然后进行基于方向场的第一次粗滤波;在第一次滤波的基础上计算频率场,最后针对每个分块区域进行自适应增强滤波.实验证明,本文提出的增强算法能有效地对指纹图像进行增强.即使是低质量的指纹图像,也能取得较好的增强效果.     

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。