移动空间光通信中光斑中心检测算法分析

在移动空间光通信中,激光光斑中心的快速捕获至关重要,传统灰度重心算法很难满足高速移动空间光通信的捕获要求.针对传统灰度重心算法提出了一种优化方案,在计算光斑中心前加入了滤波去噪、自适应二值化阈值处理,可有效提高系统抗干扰特性;经过粗识别光斑中心位置,选框重心计算,提高了检测光斑中心的速度和精确度.实验证明:所提改进算法...     

噪声点位置已知的自适应滤波算法比较研究

高效滤除图像中椒盐噪声的方法大多采用先检测被污染图像中椒盐噪声的位置,再有针对性地对椒盐噪声进行处理的方法。噪声检测算法精度均较高,滤波质量与后续采用的自适应开关滤波算法息息相关。文中在图像椒盐噪声位置已知的情况下,比较研究了应用较为广泛的3种自适应开关滤波算法的去噪性能。     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于噪声检测的自适应中值滤波算法.新算法根据噪声点与周围信息的关联程度将噪声点滤波值进行调整,从而更好的处理图像的细节部份.新算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好的进行噪声滤除.通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效的提高图像的峰值信噪比,其去噪效果相比其他方法更加优秀.     

基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪

 针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.     

针对孔型缺陷的自适应滤波应用研究

为了准确检测出工件内部由于噪声影响存在的孔型缺陷,本文通过分析自适应滤波原理,运用自适应滤波去噪方法对存在孔型缺陷的工件的回波信号进行去噪处理;噪声杂波被有效滤除,效果明显。     

基于不同窗口形状下的CT图像中值滤波算法

CT作为医学影像工具,对CT图像的去噪声处理是医学图像预处理中的重要环节,中值滤波是传统滤波算法中对滤除椒盐噪声有较好滤波性能的方法之一,滤波窗口形状有着多样性。文中对于不同形状窗口进行了程序编写,研究了不同形状的滤波窗口、不同窗口大小的中值滤波算法对CT图像的去噪效果,这些影响到中值滤波中心像素值的选取以及滤波处理的计算量。实验结果表明,中值滤波的效果有差别,为改进中值滤波算法及对CT图像的去噪声处理提供了参考,同时也有利于研究中值滤波与其他滤波方法结合进行去噪声处理,可以更好地保留图像的细节。     

两种改进型中值滤波算法比较

重点介绍了综合型中值滤波算法以及一种自适应中值滤波算法．针对这两种改进型中值滤波算法,对含有高斯噪声,椒盐噪声,混合噪声以及高密度噪声图像进行去噪处理,比较综合型中值滤波算法（文中采用了十字型和交叉型）和自适应中值滤波算法对不同图像的去噪效果．     

多分辨率分析去除光斑图像中的背景噪声

本文研究用多分辨率分析去除光斑图像中噪声的方法,对一幅模拟的受到噪声污染的激光光斑图像进行了处理分析,去噪后图像信噪比明显优于去噪前,且光斑主要特征参数更接近模拟的光斑参数。     

基于中值滤波和小波变换的图像去噪

针对混合噪声的特点,提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。首先对噪声图像进行中值滤波,然后再通过小波阈值法对噪声进行去除,达到去噪目的。最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价,结果表明:这种方法改善了图像质量,去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法,可以有效的去除混合噪声。     

海缆布里渊光时域反射信号的去噪方法研究

为了从噪声背景中有效地提取光电复合海缆的布里渊光时域反射信号,根据信号的特点,提出了采用小波阈值法对实时信号进行去噪处理。针对小波阈值去噪参量设置的基础性问题,通过理论分析和实验对比确定了适于海缆布里渊光时域反射信号去噪处理的最优参量,并与中值滤波、均值滤波的去噪效果进行了对比。结果表明,相对于两种传统的滤波方法,最优参量下的小波阈值法能有效去除噪声,不仅信噪比提高了14.1dB,而且能检测出100με的应变变化。该研究对于探索海缆布里渊光时域反射信号的高效处理方法具有重要参考价值。     

A new adaptive coupled diffusion PDE for MRI Rician noise

Among different methods of image de-noising, partial differential equation (PDE)-based de-noising attracted much attention in the field of medical image processing. The benefit of PDE-based de-noising methods is the ability to smooth image in a nonlinear way, which effectively removes the noise as well as preserving edge through anisotropic diffusion (AD) controlled by the diffusive function. Today, AD filtering such as Perona and Malik (P–M) model is widely used for MR Image enhancement. However, the AD filter is non-optimal for MR images that have Rician noise. Originally, the PDE-based de-noising designed for additive Gaussian distributed noise was signal independent, but the Rician noise was signal dependent. In this paper, we proposed a new adaptive coupled diffusion PDE fitted with MRI Rician noise which not only preserved the edges and fine structures, but also performed efficient de-noising. Our method was an improved version of AADM (automatic parameter selection anisotropic diffusion for MR Images). For this purpose, we have presented a new adaptive method to estimate the standard deviation of noise. As the simulation results showed, our proposed diffusion effectively improved the improved signal-to-noise ratio (ISNR) and preserved edges more than P–M, AADM and unbiased NLM (UNLM—unbiased non-local means) methods to remove Rician noise in MR Images.     

基于小波域的红外图像序列噪声分析与去噪

由于相同的去噪方法对不同噪声类型的去噪效果不一样,采用基于小波域的图像噪声类型识别方法,利用小波高频子带系数的直方图识别了图像的两类主要噪声：高斯噪声和椒盐噪声.对红外图像系列的噪声进行了分析,长波红外图像主要受到高斯噪声干扰,中波红外图像主要受到椒盐噪声干扰.提出了一种改进的小波全局阈值去噪方法.仿真实验表明,该方法较传统方法的PSNR提高了2~3 dB,处理速度较快.     

基于FPGA的图像光点中心坐标提取

设计了两轴转台的一部分,主要实现图像的采集、处理和光点中心坐标提取的功能。系统利用FPGA作为核心控制器,通过Verilog硬件描述语言设计出视频采集模块、PLL锁相环时钟管理模块、I2C总线模块、SDRAM存储模块和LCD显示驱动控制模块;光点中心坐标提取时,先对图像进行4邻域平均法滤波,然后求取光点图像块的中心位置作为光点的中心坐标,实现十字光标的跟踪;最后通过实验调试,验证了系统功能。     

激光光斑的图像处理及边缘检测的改进

为了更精准地检测激光光斑中心位置与半径,用Matlab对采集到的激光光斑图像进行仿真对比实验,根据每一步图像处理结果分析,选出最理想的方案进行图像后续处理。最后根据光斑边缘检测的效果,用LabVIEW做出曲线拟合与图像边界的认定,解决了圆拟合算法对二值化后的光斑图像边缘认定不准,半径计算不够精确等关键问题。实验结果表明改进后的中心定位法,切实可行,对激光发射机光斑半径及其他参数的检测提供了一种更为精确的手段。     

基于水下图像小波变换的图像阈值去噪方法的研究

水下图像污染过程和机理十分复杂,不同的水下环境噪声也不尽相同。在此尝试用小波阈值去噪方法对水下图像进行去噪,力求改善图像质量。小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈值函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法。在Matlab中的仿真试验结果表明,新阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比上都优于传统的硬阈值和软阈值,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

基于FPGA的光纤光斑中心定位算法研究

为了解决传统数字图像处理算法中数据运算量大、复杂度高、耗时长的问题,提出一种基于可编程门阵列（FPGA）光纤光斑中心定位的方法。采用数字信号处理系统,利用开发工具（DSP builder）,设计了光斑图像预处理算法和边缘检测算法,用最小二乘法拟合光斑边界,采用流水线设计,增强了数据处理的并行能力,提高了处理速度。在Cyclone V平台上进行理论分析和实验验证,取得了光斑图像边界、中心坐标数据。结果表明,在保证对光斑中心定位的绝对误差小于0.1pixel的条件下,使用FPGA比计算机运算速度能提高21倍以上。该研究能够在FPGA平台上快速准确定位光斑中心。     

基于CCD和LabVIEW的激光光斑分析系统

建立了基于CCD和LahVIEW的光斑分析系统,以实时监测激光应用系统中光斑的状态.对通用图像采集卡的驱动程序进行配置以便在LabVIEW中调用.对采集到的原始图像用邻域平均法进行抑噪预处理,再用加权灰度重心法计算光斑的中心位置,用检测边缘的方法计算光斑尺寸.基于LabVIEW开发了具有独立界面的采集分析软件.     

远场激光光斑图像处理方法研究

常用的基于高斯光束特性的激光光斑图像处理算法,处理远场光斑图像会丢失部分能量较低的光斑数据,致使处理出的光斑能量密度低端精度不能达到0.01J/cm2的需求。为了得到更精确的远场激光光斑数据信息,提出了基于噪声特性的激光光斑图像自动阈值处理算法。该算法在分析系统噪声特性的基础上,依据3原则确定图像提取阈值进行光斑图像处理。通过试验验证了该算法既能够有效抑制系统噪声,又能够改善光斑图像的处理质量,恢复光斑图像丢失的数据信息,使光斑能量密度低端达到探测需求。结果表明,基于噪声特性的光斑图像处理算法能够有效提高远场激光光斑的处理精度,更适用于远场激光光斑图像的处理。     

Random-valued impulse noise removal using adaptive dual threshold median filter

Noise detection and its removal is very important in the image processing. Detection of noise is very crucial and significant in random valued impulse noise because it does not hamper the image pixels uniformly. This paper presents a novel and unique concept of adaptive dual threshold for the detection of random valued impulse noise along with simple median filter at noise removal stage. Simulation results shows that an efficient noise detection leads to a superior quality of de-noised image as compared to existing adaptive threshold based image de-noising techniques. Proposed threshold computation is based on averaging of pixel values of window which enhances the PSNR of our system as compared to existing median filter based image de-noising methods.     

基于Fisher准则的Otsu法在光斑中心定位中的应用

激光光斑中心检测广泛应用于基于视觉的形变量测系统中,故其检测算法的优劣直接影响系统量测精度。现有的光斑定位算法存在定位精度低,抗干扰能力差等问题,为了实现光斑的高精度定位,提出一种改进的激光光斑中心定位算法。该方法通过将Fisher准则函数应用于Otsu法对光斑图像进行阈值分割,降低了噪声干扰,提高了光斑定位精度。实验表明,与传统的阈值分割方法相比,光斑中心定位误差降低了40 %以上。