形态滤波在快中子图像降噪处理中的应用

在基于CCD耦合闪烁光纤阵列的快中子照相系统中,快中子图像受噪声污染较为严重.针对快中子图像中的椒盐噪声和泊松噪声,研究了形态滤波技术在降噪方面的应用.结果表明在对快中子图像处理过程中,基于二维多方向结构元素的形态滤波在滤除噪声和保持图像细节等方面效果较佳.     

基于PCA和BM3D的噪声估计方法及其在中子图像去噪中的应用

针对中子图像的去噪问题，本文提出了一种弱化残差图像特征值的噪声估计方法。该方法将残差图像作为噪声图像，利用主成分分析（PCA）分析了残差图像特征值，估计了噪声强度。根据噪声强度，应用三维块匹配方法（BM3D）去除了噪声，逐步弱化残差图像特征值，得到了最终噪声估计值。实验结果表明，该方法能估计模拟噪声图像和实际含噪中子图像的高斯噪声，计算效率高，可实现较好的去噪复原效果。     

基于BM3D frames和方差稳定化变换的中子图像复原方法

中子照相是无损检测中应用较为广泛的一种技术。然而中子成像系统诸多不可避免的物理因素会导致所得中子图像严重降质,如噪声污染和空间模糊等。针对此问题,本文提出了一种将BM3D frames和方差稳定化变换相结合的中子图像复原方法。此方法首先对图像中的泊松高斯噪声进行变换,变换后数据成为符合高斯分布的噪声,然后用BM3D frames滤除变换后的高斯噪声,最后对去噪结果进行逆变换即得复原图像。该方法对强泊松高斯噪声有很强的抑制作用,且可很好地保留降质中子图像中的细节。实验结果表明,该方法在客观数据和视觉感受上均表现出稳健高质的复原性能。     

基于小型加速器中子源的快中子层析实验研究

利用快中子穿透能力强的特点实现层析成像,对于大尺寸的无损检测具有重要意义。但快中子探测效率低,非期望信号引起图像噪声大,原始投影图像信噪比相对较低,实现快中子层析成像难度较大。本文利用中国工程物理研究院核物理与化学研究所研制的小型中子成像检测仪,获取了轻重材料混杂件不同角度下的快中子成像投影图像,通过对投影图像进行预处理提高图像信噪比,并采用迭代重建算法对投影图像进行重建,成功获取了模拟样件的三维结构分布,具备了内部轻材料孔洞缺陷的检出能力,表明采用小型加速器中子源可以实现快中子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)成像。     

MC模拟解析快中子谱解谱方法评价

本文利用Geant4蒙特卡罗模拟并使用ROOT数据处理工具对基于Triple GEM探测器阴极耦合多层聚乙烯转化结构在不同快中子照射情况下进行了快中子解谱研究。通过模拟计算得到不同快中子源下相应的探测器响应函数,使用GRAVEL算法、极大似然(MLEM)算法和改进型极大似然(MLEM-D)方法进行了快中子解谱分析和比较,三种算法解谱的结果表明,三种解谱方法均适用于Triple GEM结构快中子探测器,且解谱结果与参考数据符合良好,采用中值降噪法改进的MLEM-D方法对多能中子能谱解谱效果最佳,谱线最为平滑。     

邻域小波自适应降噪在X射线图像处理中的应用

针对使用低剂量的X射线成像时,会带来泊松噪声和高斯白噪声,影响成像质量.目前对X射线图像的降噪方法主要是针对高斯自噪声模型,而泊松噪声和高斯白噪声是两种不同性质的噪声,因而传统的降噪方法不能有效地去除泊松噪声.邻域小波自适应降噪法,就是在不同的小波高频子代根据最大的噪声方差自适应的调整阈值,然后使用贝叶斯收缩算法,达到...     

基于小波变换的Wiener滤波投影预处理算法在图像重建中的应用

研究了一种将小波变换与Wiener滤波相结合用于投影数据预处理的算法。由于小波变换具有多分辨率分析特性,通过小波多尺度分析和小波系数控制,并结合Wiener滤波具有MMSE上最优性能的特点提出一种二者相结合的方法用于投影数据降噪预处理。对该算法进行实验仿真,结果表明,降噪后重建的图像主观质量得到明显改善,重建图像的噪声得到有效抑制。峰值信噪比方面可比一般的降噪方法提高5-12dB。     

基于卷积神经网络的辐射图像降噪方法研究

为了抑制探测器中统计涨落引起的噪声,提出了一种基于卷积神经网络的辐射图像降噪方法。该方法利用引入残差网络结构的卷积神经网络模型,对训练集中的辐射图像样本进行了训练,拟合出含噪声图像和无噪声图像的映射关系。实验结果表明,本文方法在降低统计噪声的同时保留了图像的细节。与传统的降噪方法相比,本文方法在量化指标和视觉效果上均有较大的改善。     

一种新的快速除噪算法在大型集装箱检测图像中的实现

大型集装箱检测系统中的图像含有大量复杂的噪声,本算法提出一种新颖的适用集装箱检测图像的去除噪声算法,不仅快速,而且能够有效区分目标物和噪声,进行分别处理,使图像处理后的效果明显优于一般的去噪算法.     

基于小波变换的辐射图像降噪研究

抑制噪声对于改善^60Co集装箱检测系统（TC－SCAN）图像质量有着十分重要的意义。本工作在分析辐射图像噪声特点的基础上,运用小波分析的方法,对扫描图像进行了降噪处理,既有效地去除了统计噪声,又较好地保持了图像的细节,取得了优于传统滤波方法的效果。     

基于剪切波变换的辐射图像泊松噪声降噪技术研究

为了降低由统计涨落引起的辐射图像噪声，提出了一种基于剪切波变换的降噪方法。该方法以低剂量射线或质量厚度大的物体的辐射图像为研究对象，对此类辐射图像进行了噪声分析，利用Anscombe变换将统计涨落引起的泊松噪声转换为高斯噪声，再运用剪切波分解、阈值去噪、剪切波重构和Anscombe逆变换得到降噪图像。结果表明，当剪切波分解层数为5，采用改进阈值函数及极小极大原理阈值时可达到最优降噪效果，该方法能较好地去除辐射图像中的泊松噪声并保留边缘、细节信息，在视觉和量化指标上均优于传统降噪方法。     

锥束CT图像的自适应滤波预处理方法

根据锥束CT系统噪声的性质与序列切片图像的特点,提出一种锥束CT图像的自适应滤波预处理方法.首先建立噪声判断准则,将当前滤波像素的噪声分为两类:对于高斯噪声,采用自适应中心加权的改进均值滤波算法处理,并提出用高斯噪声的层间标准差估计取代层内偏移窗口标准差估计,提高了对序列图像进行滤波的准确性;对于脉冲噪声,采用自适应中值滤波算法处理.通过叶片蜡模的锥束CT切片图像预处理实验,表明该方法在去除噪声和保护细节两方面均表现良好.     

大型集装箱检测系统中图像的去噪增强算法

提出了基于图像边缘信息的去噪增强算法，能有效区分错误噪声行，随机噪声和有用边缘，分别进行不同的图像处理，能在抑制噪声的同时增强图像边缘，提高大型集装箱检测系统的图像质量。     

快中子脉冲序列的纳秒级时间检测

针对快中子脉冲序列中脉冲时间的1ns精度的快速检测要求,提出和实现了一种基于1GS/s超高速A/D转换单元和FPGA高速处理单元进行在线检测的系统.特别设计的PeakTDC滞回峰值检测算法,以脉冲峰值位置标定脉冲时间,可以获得对快中子事件在时间仓轴上的纳秒级随机脉冲序列的TDC时间数据转换.     

一种自适应维纳滤波器在γ能谱降噪中的应用

面向便携式γ能谱探测仪开发了一种基于自适应维纳滤波器的降噪算法,相较于五点三阶滤波和重心法为代表的传统γ能谱降噪算法,该算法采用局部估计的方差值作为局部细节的度量方式实现了降噪算法的自适应调节。经仿真信号与实测数据验证,基于自适应维纳滤波器的降噪算法相较于五点三阶滤波和重心法,在保留γ能谱特征信息的前提下具有运行速度快、降噪效果好且不失真的优势,在便携式γ能谱探测仪的能谱降噪处理中具有一定的应用潜力。     

残差网络-迁移学习法抑制低剂量CT噪声

针对低剂量CT图像的噪声伪影问题,提出一种残差网络-迁移学习的图像噪声抑制算法。采用残差卷积神经网络框架,学习从低剂量CT图像到其噪声图像的映射关系。用自然图像对该模型进行简单的预训练;将CT图像数据对模型的共享参数进行微调;从低剂量CT图像中减去所得到的噪声图像,实现噪声抑制。实验表明:该方法能快速有效地将自然图像域的噪声抑制能力迁移到医学图像域,量化指标均优于传统的去噪算法,可以有效抑制噪声和保留图像的细节结构。     

基于小波递归滤波的X射线图像实时降噪技术

通常射线图像降噪常常利用空间域滤波或时间域滤波,这两种方法都只考虑了各自域的像素之间的相关性,将空间滤波方法与时间滤波方法结合起来,可以达到比它们单独使用更好的效果.帧内与帧间结合的数字视频降噪方法,是将递归滤波和小波算法相结合的复合算法.试验证明该方法可以有效去除射线图像随机噪声.     

基于改进的二维Otsu分割算法及其应用研究

传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对传统二维阈值分割算法处理图像计算时间长、噪声干扰严重等缺点,提出了一种改进的二维快速Otsu阈值自动分割算法。该算法通过改变二维直方图判别域的划分,将阈值搜索空间由二维降为一维,并运用迭代运算提高运算速度。实验结果证明,所用的改进方法更为准确地划分了目标和背景区域,增强了图像的分割效果,运用迭代运算和传统方法相比减少了处理时间。     

箱包检测系统中可疑区域的自动识别

基于箱包中典型物品与可疑物DR图像的灰度差异、典型物品区与可疑区间的灰度方差差异等判断依据，研究建立箱包检测DR图像中可疑区域的自动算法流程。该流程涉及DR图像的二值化，噪声干扰消除，图像形态学腐蚀运算和膨胀运算，可疑区域边界提取，可疑区标定。采用所研制的自动识别算法流程对典型DR图像进行处理。处理后的DR图像中的可疑物被清晰显示和标出。标示出的可疑物的图像边界与实物略有差异，这是本算法流程需进一步完善和改进之处。     

NASVD法处理地面γ能谱噪声

为了提高地面γ能谱数据降噪处理的效果,介绍了NASVD法的基本原理及算法,并对某实测地面γ能谱数据集采用NASVD法和传统LS法进行降噪处理实验对比,结果表明:相对于LS法,NASVD法能够显著减少原始谱线中的统计涨落现象,更适合单次测量场合获取的γ能谱数据集降噪处理。