基于小波域分频的变电站红外监控图像噪声自适应滤波算法

针对变电站大量电力设施暴露于野外,受到空气粉尘、光照不均等因素的影响存在实地获取的红外监控图像含有大量噪声的问题,提出了一种基于小波域图像分频思路的自适应去噪算法。该算法首先对经分解后的变电站电力设施红外监控图像的小波低频、高频系数分别进行重构,得到空间域原始图像的背景图像和细节图像;然后对背景图像采用K-SVD字典学习自适应去噪算法进行处理;对于细节图像,根据其噪声分布特征,提出了一种基于窗口尺寸自适应调整的中值滤波改进算法进行处理;最后对噪声抑制后的背景和细节图像进行融合。研究表明,本文算法处理后的图像清晰度较高,有一定的实用价值。     

改进最小均方误差估计的煤尘图像去噪

煤尘图像在采集和传输过程中受到了各种噪声的污染。最小均方误差估计（MMSE）去噪算法对高斯噪声有较好的去噪效果,提出了一种改进的最小均方误差估计（IMMSE）去噪算法,该算法改进了广义高斯分布模型的参数估计方法,相比目前的其他算法,在不降低精度的情况下减少了计算量。中值滤波对脉冲噪声有较好的去噪效果,用自适应中值滤波（AM）代替普通的中值滤波,更好的保留了图像的细节,提高了去噪效果。利用IMMSE和AM自在图像去噪方面的优势,将两者有机地结合起来,提出了一种称之为IMMSE—AM的去噪算法。用IMMSE—AM对真实煤尘图像进行去噪处理,实验结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。     

基于改进DTCWT和引导滤波的低剂量CT图像降噪

针对低剂量计算机断层扫描(CT)图像噪点较多和空间分辨率低的问题,提出了一种基于改进双树复小波变换(DTCWT)和引导滤波的低剂量CT图像降噪方法。首先使用DTCWT对低剂量CT图像进行多尺度分解,对高频子带系数使用拟合优度检验框架进行去噪,对低频子带使用三边滤波进行降噪,逆DTCWT重构得到初始去噪图像;然后使用降噪并插值的低频子带图像作为导向图像对CT图像进行引导滤波;接着结合初始去噪图像和引导滤波的去噪结果生成细节残存图像;最后用3维块匹配滤波(BM3D)阈值算法对细节残存图像进行二次去噪,叠加两次去噪结果得到最终去噪图像。实验结果表明,该方法优于其他传统图像去噪算法,在抑制噪声的同时,良好地保留了图像的边缘轮廓和纹理特征,对低剂量CT图像有着显著的去噪效果。     

多分辨率分析在单视SAR图像的Speckle滤波器中的应用

合成孔径雷达图像的去噪算法大致分为两类：基于概率统计特笥和基于小波变换的算法。本文实现的空－－幅域上的多分辨率分析算法。该算法用信号统计特性上的多分辨率分析代替了直接对信号进行的多分辨率分析,实验显示空－幅域上的多分辨率分析算法可以实现对speckle噪声图像边界的有效判断。     

夜间增强图像色彩监控摄像机的设计和实现

本文研究采用双图像传感器芯片的架构,应用了仿真学的原理,通过双光融合技术,在不同细节层次上对两种图像信息进行融合,可在照度极低的极端环境下获取高清全彩视觉感知,实现完美的夜视效果。     

基于差分进化算法的多模态医学图像融合

针对现有多模态医学图像融合方法间的优点不易综合的问题,提出一种基于差分进化算法的多模态医学图像融合.分别利用ISH和小波变换方法产生初始图像,利用差分进化算法来优化由图像定量评价指标构成的目标函数,从而获取视觉效果较好,清晰度较好和信息量丰富的融合图像.实验结果和评价参数表明,提算法在平均梯度、熵等表示细节信息和融合质量的等定量指标上比基于小波变换和ISH变换图像融合算法提高了30％和2.5％以上,有效地结合基于小波变换和ISH变换两种不同融合方法的优点.     

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.     

结合高斯核与各向异性邻域抑制的模糊聚类图像分割

针对模糊C均值聚类算法对图像噪声点敏感且抑制力不足问题,所导致收敛慢去噪效果差分割效果的不足,提出一种结合高斯核和各向异性邻域抑制的模糊聚类图像分割方法。算法首先根据邻域窗均值及其邻域灰度值快速评估各向异性邻域权值,通过该权值抑制局部空间噪声,达到去噪模糊聚类目的;再通过高斯核将图像数据转为核函数矩阵,在特征空间对核函数矩阵实施线性算法。通过对测试图像加入噪声,比较其他算法,该算法在去噪、迭代次数和模糊聚类分割上有显著提升。     

双注意力机制与改进U-Net的水下图像增强

针对现有的水下增强算法存在色彩失真和去雾效果不好等问题，本文提出基于双注意力机制与改进U-Net的水下图像增强算法。首先采用颜色校正模块对红、绿、蓝三通道进行处理，减少色偏的影响；然后将通道注意力、空间注意力与U-Net网络相融合，对颜色校正后的图像进行去雾、去噪等处理，保留图像纹理细节的同时，实现对比度的增强；最后采用金字塔融合模块将不同分辨率的图像特征进行融合，获得视觉上清晰的图像。实验结果表明，基于UIEBD和UFO-120测试集，UCIQE、NIQE、SURF以及信息熵的平均值分别为0.608 1、4.440 3、31.5和7.649 5,所提算法在主观视觉质量和客观评价指标上都优于其他经典及新颖算法，增强后水下图像去雾效果良好且在颜色校正方面也具有明显优势，显著提高了水下图像的视觉质量。     

红外图像锁相滤波去噪算法的研究

本文首先分析了白噪声、背景温度和耗散能对热弹性能检测的影响,在此基础上提出了一种红外图像锁相滤波去噪的新算法.然后,在VC .NET环境下针对活塞栓、曲轴连杆红外图像设计了新的去噪算法程序,并与中值滤波、均值滤波等经典去噪算法的去噪效果进行了比较.最后应用信噪比、均方误差两项指标对新算法和经典算法的去噪效果进行评价.实验结果表明,采用新去噪算法对红外图像去噪,其均方误差为采用中值滤波法的7%.其信噪比比中值滤波法提高了10dB.     

基于相位相关法的图像拼接系统设计

图像拼接技术可以将一组相关的图像碎片依据一定的方法进行拼接使其形成一幅完整的、高清的图像技术。为了快速、准确的对这些图像碎片进行拼接,研究了大量的图像拼接算法,并对这些算法进行实验测试,通过对各种算法进行比较、分析发现基于相位相关法的图像拼接算法其程序实现简单且具有好的鲁棒性。最后利用MATLAB语言开发了基于相位相关法的图像拼接系统,通过仿真、测试表明开发的系统与现有的图像拼接系统相比较具有较好的稳定性和准确性。可推广到实际生活中,具有一定的应用价值。     

基于单片机的数字图像采集系统设计

对基于单片机的数字图像采集系统进行了深入研究．为得到能够应用于数字图像处理与识别的实时清晰图像,采用MC9S12XS256单片机和0V6620图像传感器设计出MO图像采集系统,实现了数字图像采集,具有采集简易、速度快、抗干扰性强、采集到的数字图像清晰等优点。在数字图像的处理与识别领域具有广阔的应用前景。     

自适应水下彩色图像增强算法

在水下环境中,水体介质对光照的吸收和散射是导致水下成像失真的两大主要成因。水体对光线的吸收导致能量衰退大大降低了清晰度,另水体介质对各波段的散射和吸收的无规律性导致水下成像颜色失真。为了提高对水下成像的认知,本文提出了一种自适应水下图像增强算法。该方法首先对原始图像进行降噪和对比度提升得到两幅输入图;其次,以原始图像的显著图为引导,结合照度和色度图,作为图像融合的权重图;最后,根据权重图对两幅输入图像进行自适应加权求和,从而实现图像增强的目的。实验结果证明本文算法具有良好的实时性和鲁棒性,有效地增强了水下降质图像。     

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。     

小波分析在图像处理中的应用

本文比较全面地探讨了小波分析在图像处理中的应用,涉及的范围主要包括图像压缩、图像去噪、图像边缘检测(图像特征提取和识别)、图像目标检测、图像增强、图像配准、图像镶嵌、图像细化、图像融合、图像分解等方面.同时还与其他传统分析方法比较,介绍了小波分析方法的独特优势.最后展望了小波分析的前景.     

有利图像压缩的小波去噪算法

提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法及一种小波系数校验方法.首先利用多个阈值在小波域进行硬阈值迭代去噪,然后利用小波子带的方向性对小波系数进行校验,并将保留的非零小波系数乘以一个比例系数,最后利用小波逆变换获得去噪图像.实验结果表明该方法的去噪效果优于常用方法,接近甚至超过BayesShrink方法.该方法可在有效去除图像噪声与保留较少的非零小波系数之间得到较好的折衷.     

图像压缩的分形几何方法研究

本文讨论了图像压缩的分形几何方法,并提出了形成“智能型图像压缩系统”的设想。     

基于TMS320VC5509A的图像采集处理系统

传统图像采集处理系统多以计算机为平台,其图像处理速度不高,且体积庞大、功耗大。为克服这些缺点,介绍了一种成本低、结构简单、体积小、功耗低的图像采集处理系统。以TI公司的TMS320VC5509A为核心器件,采用大容量FIFO完成视频数据存储,利用CPLD完成逻辑控制功能。软件采用C语言对5509A进行编程,完成整个采集过程的系统调度工作及图像处理算法,增强了易读性和可移植性,提高了图像处理的速度。     

图像栈的特征提取以及在线虫分类中的应用

三维多焦距图像栈中的有效信息分布在不同的图像层上,其特征提取及分类跟普通二维图像有很大区别。针对图像栈的分类问题,提出了一种基于多方向图像融合的多线性特征提取和分类方法。首先,通过图像融合获取三维图像栈沿多个正交方向的融合图像,并从中提取特征;然后,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法,将不同方向融合图像提取的特征进行融合并抽取组合的典型相关特征用于图像分类;其次,由于图像栈数据包含了样本、类别和方向等多个影响分类的因素,因此将多方向图像融合方法嵌入到多线性分析中,综合考虑多个因素交互作用时对图像栈分类的影响。本文提出的方法在线虫图像栈数据上进行了实验,识别率达到了97.0%,实验结果表明该方法具有较高的准确性。     

组合NMF和PCA的图像哈希方法

图像哈希函数在内容认证、数据库搜索和数字水印中有广泛的应用。本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解（NMF）和主成分分析（PCA）的感知哈希方法,通过对哈希生成两阶段框架的详细分析,NMF被设计用来捕获图像的局部信息,而PCA用来捕获全局信息和信息压缩,图像之间的相似程度通过哈希的归一化相关值来确定。该方法在两阶段中都采用了伪随机处理,增强了算法安全性。实验表明建议的方法对JPEG压缩、图像滤波等内容保持操作具有较好的稳健性,同时有较好的分类能力。