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1.
航空成像像移模糊恢复技术   总被引:18,自引:18,他引:10  
贾平  张葆  孙辉 《光学精密工程》2006,14(4):697-703
分析了航空成像系统像移模糊产生的机理;通过建立运动模糊的数学模型,构建二维运动模糊点扩散函数;采用维纳滤波方法,消除了航空成像系统图像像移模糊;通过加窗技术,有效地抑制和减小了边缘误差.实验结果表明,该方法效果较好,可以实现1个像元的恢复精度.  相似文献
2.
基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感重构   总被引:6,自引:6,他引:2  
图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像.为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算子替代迭代阈值法中的阈值算子,进而提出了基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感的重构算法.实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节,加快了重构算法的收敛速度.  相似文献
3.
分析了航空成像系统运动模糊产生的机理,通过建立运动模糊数学模型,进行了消除运动模糊仿真实验。研究表明,由于成像系统与地面目标景物的相对运动,在目标图像上产生运动模糊,图像复原技术可以消除图像模糊。在图像复原技术中,点扩散函数(PSF)是影响图像恢复结果的关键因素,文中给出了估计点扩散函数的一般方法。虽然维纳滤波可以解决在逆滤波中H(u,v)零点噪声放大问题,但是在图像边缘附近误差较大。采用带最优窗的维纳滤波方法可有效抑制噪声和减小边缘误差。对实验平台获取的运动模糊图像进行实验,结果表明在图像边缘像素灰度平滑条件下,可以收到近乎完美的恢复效果。  相似文献
4.
一种提高太赫兹波成像分辨力的方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
成像分辨力低是影响太赫兹波成像系统在质检、安全和医疗领域应用的重要因素之一。用返波管(BWO)作为太赫兹波辐射源搭建了一个连续太赫兹波点扫描透射成像系统。采用扫描步长小于系统聚焦光斑尺寸的方式获得样品物体的太赫兹透射图像,并利用增量维纳滤波法对该图像进行复原获得了超过系统衍射极限分辨力的太赫兹图像。实验结果表明该方法可以有效提高太赫兹波成像的空间分辨力。  相似文献
5.
基于小波域维纳滤波的光纤面板暗影检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
通过分析光纤面板透光图像的噪声性质,提出在小波去噪的始末对图像取对数、指数变换,成功转换噪声模型,有效去除高斯及斑点噪声。并提出在小波域采用维纳滤波算法以增强去噪功能,实现更为有效地去除光纤面板透光图像中的噪声。最后对去噪图像进行暗影检测,实验结果表明,采用此算法进行去噪,检测出的暗影定位更加精准,冗余信息大量减少,有效提高了图像分割质量。  相似文献
6.
盲目复原高斯模糊图像   总被引:1,自引:1,他引:1  
经典的图像恢复算法设点扩展函数(PSF)是已知的,然而在许多情况下PSF难以确定,不得不在只知道成像系统部分信息甚至没有任何信息的情况下估计真实图像和PSF,这一过程称为图像盲复原。对于高斯模糊图像,它的PSF是很难被检测出来的,因此高斯模糊图像的盲复原一直是个棘手的问题。利用高斯点扩展函数的特性,初始估计PSF并对加噪后的模糊图像进行维纳滤波,后经过中值滤波获得恢复图像。恢复的图像主观视觉效果较好,具有良好的抗噪性,复原效果明显。该方法对于提高图像质量有一定的参考价值。  相似文献
7.
李云红  伊欣 《光学精密工程》2012,20(9):2060-2067
分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量.首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值.然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正.最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像.结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9 dB.该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量.  相似文献
8.
We present a preliminary design and experimental results of a Gaussian noise reduction method for ultrasound images. Our method utilizes a Wiener filtering algorithm with pseudo-inverse technique. The method is capable of solving the Gaussian noise problem in ultrasound image by setup a constant dB of noise function. The key idea of the Wiener filtering algorithm is to process the given ultrasound signal by making the filtering less sensitive to slight changes in input conditions. In this paper, we investigate the possibility of employing this approach for pre-processing ultrasound image application. The application of the proposed method for reducing Gaussian noise is demonstrated by four examples. Meanwhile, we also made the comparisons with median filter, mean filter and adaptive filter; the results reveal that the proposed method has the best noise filtering capability than other three methods. The results also show that the proposed method produces recovery images with quiet high peak-signal-to-noise ratio.  相似文献
9.
将基于协同小波去噪的方式运用于水下声纳图像的去噪处理中,并将去噪效果与几种传统的图像去噪算法进行了效果比较。实验结果证明,该算法在很好地去除声纳图像中的高斯白噪声、提高信噪比的同时,在图像的边缘特性及轮廓保留上也具有较大的优势。  相似文献
10.
将维纳滤波的原理应用到基于平稳小波的X射线图像去噪过程,研究了一种基于平稳小波的X射线图像维纳滤波去噪方法.实验证明:该方法不仅能有效消除Gibbs现象,而且能够在有效滤除噪声的同时,很好地保持X射线图像的细节部分信息.  相似文献
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