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.     

基于双重滤波与锐化的遥感图像增强算法

为了解决遥感卫星影像普遍存在着亮度、对比度低的问题,提出了基于滤波与锐化的遥感图像增强算法。首先,根据线性运算中核矩阵像素权值特性,设计基于中值滤波与高斯滤波的图像滤波算子。然后,采用图像一阶导数逼近技术,计算图像强度梯度,并采用图像二阶导数计算梯度的散度,从而建立基于Sobel与Laplacian的图像锐化增强算子,以增强图像对比度。最后,基于非局部均值算法,完成图像去噪,实现遥感图像平滑增强的目的。实验测试结果表明,与当前遥感图像增强技术相比,本算法拥有更高的增强质量,更好地保留了图像的亮度与色度信息。     

基于指数同态滤波耦合细节锐化规则的 红外图像增强算法

为了解决当前红外图像增强方法存在的光晕及细节模糊等不足,提出了指数同态滤波耦合细节锐化规则的红外图像增强算法.基于同态滤波方法,通过频域中的像素点与中心像素点的距离,构造指数型同态函数,以同时完成图像的去噪和增强对比度处理.联合相位一致性方法和自适应高提升滤波方法,构造了细节锐化机制.在图像的细节锐化中,利用相位一致性方法,通过傅里叶变换,准确提取出图像的细节特征.并引入高提升滤波方法,利用图像的均值,构造自适应的锐化因子,以形成自适应高提升滤波方法,对提取的图像细节特征进行锐化,完成图像细节内容的增强.实验结果表明,较当前的红外图像增强算法而言,所提算法具有更好的增强效果,其增强图像呈现出更为理想的对比度和更为清晰的图像边缘.     

基于均值滤波和小波分析的图像去噪

由于均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息,从而导致整幅图像的模糊不清,而小波分析在图像处理中具有较强的图像增强能力,故而采用两种滤波方法的结合来处理含噪图像。通过实验证明,该法在处理含噪图像时,不仅很好地降低了噪声,而且还较好地保留了原图像的边缘等细节信息,使得图像的对比度增强,增进了图像的视觉效果。两者的有机结合使得图像的去噪效果比单独使用其中一种更优。     

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。     

基于改进MSR的锂电池X射线图像增强算法

针对锂电池X射线图像存在清晰度低、对比度差、图像电极轮廓模糊不清晰等问题,提出一种基于改进多尺度Retinex的锂电池X射线图像增强算法。首先,在传统多尺度Retinex算法中,使用双边滤波估计照度分量,同时利用基于平均对数亮度值进行全局自适应的图像动态范围压缩。然后使用改进的MSR算法提取图像的反射分量,利用sobel算子获取反射分量的纵向梯度,再与反射分量进行梯度信息融合,增强图像细节信息,再对融合图像使用CLAHE算法进行对比度增强,最后再使用双边滤波去噪声,得到最终增强图像。在自主构建的数据集上进行了实验研究,实验结果表明提出的方法显著提高锂电池X射线图像的清晰度和对比度,图像阴极线边缘轮廓有明显增强,在突出锂电池X射线图像边缘细节信息和增强图像对比度上,都要明显优于传统多尺度Retinex算法。     

融合小波与非局部均值滤波的DSPI相位图去噪

相位图去噪是数字散斑干涉测量的关键技术,但现有以正余弦均值滤波与窗口傅立叶变换滤波为代表的去噪方法在相位保真、自适应降噪、操作简便等方面不能完全满足要求。提出了一种新的自适应相位图去噪方法,首先计算原始相位图的噪声方差,然后对图像分别进行正弦与余弦变换后得到两幅图像,再对这两幅图像进行小波同态阈值去噪与非局部均值滤波,最后将处理后的两幅相位图反正切运算并再次估计噪声方差,根据图像噪声方差的收敛情况判断是否继续迭代处理,以实现相位图的自适应降噪。实验结果表明：针对同一张含噪相位图与传统正余弦均值滤波相比,本文方法噪声方差减少了0.38、L算子和减少了0.2、SSIM提高了0.16,同时,图像信息熵仅相差0.1。该方法能够有效抑制相位图中的相干噪声,充分保留相位边缘信息,同时能够有效避免因不适当的迭代滤波次数所导致的相位失真或噪声残留。     

改进的基于平稳小波变换的散斑去噪方法

针对剪切散斑干涉相位条纹图去噪过程中存在的噪声残留和边缘模糊问题,提出一种将正余弦分解和平稳小波变换相结合的散斑去噪方法,使用平稳小波变换对图像的正余弦分量进行小波分解,利用改进的小波阈值函数和阈值选取规则对分解后的高频图像进行处理,最后进行小波重构和反正切运算得到去噪后的相位条纹图。通过实验对各方法去噪后的效果进行分析,该方法能够保留边缘信息,改善相位图的质量,对比现有传统算法均方差分别降低了0.05、0.03,信噪比分别提高了3.1、1.1 dB。     

基于梯度分割的磁光记录薄膜磁畴图像特征提取

提出了一种基于梯度分割的图像特征提取方法,对低对比度磁光记录薄膜磁畴图像进行处理.该方法采用如下三个步骤:首先,采用Lee滤波器进行预滤波和消除噪声;接下来进行梯度特征分割,将目标区域从背景中提取出来;最后对边缘进行连接并计算磁畴的特性参数.本文重点在于梯度特征分割方法.     

一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法

本文从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,分析了各种滤波方法的优缺点后,在传统小波去噪的基础上提出了一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法。该方法通过对小波分解后的高频区域进行二阈值分割,结合高频区域的方向特性和中值滤波方法,引入方向滤波窗口对不同分区进行不同的噪声抑制处理。实验结果证明了该方法的有效性,即此方法不仅拥有良好的去噪能力,而且能够很好的保持原图像的边缘信息.     

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。     

改进的基于curvelet域的SAR图像降斑方法

为克服curvelet硬阈值SAR图像降斑方法的不足,本文提出一种结合图像边缘方向特性的降斑方法。该方法利用曲波域内同一位置处不同方向上的curvelet系数提取图像的边缘方向特征,在curvelet硬阈值方法基础上做基于边缘方向特性的去噪处理,进一步抑制残余的噪声系数。为防止破坏图像中弱的细节边缘,引入一种边缘保持机制。实验结果表明,同curvelet硬阈值方法相比,本文的改进算法在提高SAR图像斑噪抑制能力的同时较好地保持了图像的边缘特征。     

增强型Shearlet域SAR图像去噪

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了一种增强型Shearlet域SAR图像滤波去噪算法。该算法首先分析SAR图像的局部特性,利用局部特性,将图像分成均质区域、非均质区域和边缘区域。对均质区域,用均值滤波器进行滤波去噪;对非均质区域,用Shearlet变换处理去噪;对边缘区域,进行直接保留。实验结果证明,该算法不仅能够显著消除相干斑噪声,明显的提高视觉效果,而且能够很好的保持边缘细节和纹理信息。     

基于改进Canny算子的绝缘子裂纹检测研究

为解决绝缘子图像中由于背景的复杂性 导致边缘检测 存在噪声及伪目标问题,提出了基于二维阈值分割的Canny算子边缘优化法。首先,在HSI颜色空间通过对S分量进行强化,有效弱化背景,突出绝缘子目标;其次,针对传统canny算子在提取绝缘子边缘时由于部分噪点突出导致检测裂纹的精度较低,提出对Canny算子中的阈值选取进行改进,采用二维直方图灰度-局部方差法对经预处理的图像进行阈值处理。所提改进算法能够有效优化绝缘子航拍图像处理结果,提高检测绝缘子裂纹准确率。     

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.     

基于小波域马尔可夫随机场模型的SAR图像相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特点。对相干斑抑制的要求是在平滑噪声的同时,尽量保持原始图像的结构信息。现有的许多相干斑抑制方法各有优点和不足,没有普遍的适用性。基于图像在小波域的马尔可夫随机场模型(MRF)结构,结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性,本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。仿真及实测数据处理结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,更好地保持了边缘结构。与小波域软阈值去噪方法和Lee滤波器相比,该方法在噪声平滑及边缘保持上都取得了较大的改进,并得到了较好的视觉效果。     

基于三维匹配块的SAR图像相干斑抑制研究

合成孔径雷达(SAR)图像中存在相干斑噪声,不能准确反映照射区域的散射特性,增加了信息提取的难度。三维匹配块(BM3D)算法是在变换域中的稀疏表示,将相似的图像块分到一个三维空间中,从而达到去噪的目的。通过对噪声模型特征的分析及参数设置,将适用于加性噪声模型的BM3D算法应用到乘性噪声中。采用仿真与传统方法对比表明,利用BM3D算法抑制相干斑噪声,其边缘保持指数达到了0.484 5,在降噪的同时又较好地保存了图像的细节特征,验证了算法的有效性。     

SAR图像相干斑噪声的各向异性扩散滤波算法

传统各向异性扩散滤波算法以梯度作为边缘检测与扩散系数生成的主要依据,当其用于抑制SAR图像中的乘性相干斑噪声时,存在对噪声敏感,边缘检测非恒虚警,扩散不均衡等问题,为此提出了一种新的各向异性扩散滤波算法.该算法利用平行窗通过比率运算生成边缘强度映射(ESM),然后利用ESM代替梯度作为边缘检测与扩散系数生成的主要参数,...     

低通滤波在紫外成像降噪处理中的应用

紫外成像诊断技术是发现电气设备电晕放电故障隐患的重要手段,对提高供电可靠性和实现电气设备状态维修具有重要价值。为了获得更好的检测效果,改善所拍摄的紫外图像质量,降低噪声干扰,须对紫外图像进行图像处理。为此采用夜间型紫外成像仪获得设备电晕放电图像并把采集的RGB图像转化为灰度图像,再根据图像的噪声分析,针对椒盐噪声、斑点噪声和高斯噪声等这些噪声的特点采用频域低通滤波技术进行滤波处理,噪声模拟和现场实测的紫外图像表明滤波前后效果显著,提高了故障放电时所测得的紫外图像的质量。