一种联合空域和频域的图像恢复方法

针对图像退化模型的特点,提出一种在空域和频域联合恢复模糊图像的算法.首先在空域中对降质图像去噪,而后,在频域中提出由约束最小二乘方的方法改进的图像恢复方法.实验表明这种空域和频域联合恢复图像的方法既滤除了噪声,又降低了频域反卷积时引起的边缘模糊等振铃效应,获得了很好的视觉效果.     

基于Matlab的图像平滑算法浅析

随着图像处理领域的迅速发展,图像平滑作为图像处理中的重要环节,也逐渐受到人们的关注。图像平滑的目的主要是消除噪声。针对不同类型的图像噪声,文章研究均值滤波、中值滤波和低通滤波算法在去除不同图像噪声的性能特性,利用Matlab平台进行算法仿真,通过比较各算法的优缺点,进一步完善图像平滑方法,以达到平滑效果更理想的目的。     

基于波面面形的滤波计算

为提高光学干涉测量的精度,研究了用来消除干涉条纹图噪声的滤波算法。讨论了不同波面和不同干涉仪噪声下不同滤波方法的滤波效果。考虑干涉仪噪声对条纹图的影响与检测中的不同波面情况,基于泽尼克多项式原理用matlab仿真法建立了离焦、像散、彗差、球差4种不同的干涉条纹图,计算了滤波后不同波面面形的PV值和GRMS值差别的大小。结果表明:同种噪声与滤波器情况下,在离焦、像散、彗差、球差4种面型中,滤波后球差波面的PV差值最大,高达0.11λ,与在乘性噪声下其它波面的最高PV值0.08λ相比,滤波效果较差;滤波后像散波面的PV差值最小,除乘性噪声中值滤波情况外,PV差值均在0.05λ以下,最低达0.01λ,滤波效果较好。此外,彗差波面滤波情况要略优于离焦波面。滤波器中,低通滤波稳定性高,PV差值局限于0.01λ~0.04λ,滤波效果相对好;而空域滤波后波面的PV差值最高达0.09λ,但噪声针对性更好。     

基于频域滤波的自适应条带噪声去除算法

针对在传感器平台等条件下产生的图像条带噪声，在分析了几种常用每带噪声去除方法基础上。提出了一种通过频域滤波方法在图像的傅里叶频域去除条带成分的自适应图像去噪算法。实验结果表明：这种算法可以自适应确定频域中的噪声成分，从而有效地去除图像中的条带噪声，减少传感器噪声等对图像后续处理的影响。     

医学CT反求设备影像断层测量数据滤波方法综述

医学CT设备目前已被广泛用于医疗卫生领域。这里从CT设备断层医学测量数据着手。结合试验的结果重点介绍了适用于断层医学测量图像的若干滤波方法,包括频域滤波法、空域滤法及自适应滤波法。     

模糊图像边缘精确定位的滤波算法

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。实际应用中,光学系统离焦和图像传感器噪声源引起图像模糊,导致边缘自动定位算法无法精确确定边缘点。从边缘检测理论出发,根据噪声及图像模糊模型,提出了基于空间域和频域的滤波方法对模糊边缘图像去噪,从而消除模糊图像对于边缘定位的影响。实验表明,各种滤波方法对于边缘点的自动提取都具有一定的效果,离焦模糊和噪声可以得到有效抑制,尤其是频域低通滤波器能够精确地提取出模糊边缘位置。     

基于非负支撑域受限递归逆滤波的自适应图像盲复原

针对原始非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法存在的缺点,提出了一种自适应的NAS-RIF图像盲复原算法.首先,在NAS RIF算法的代价函数中加入正则化约束项和空域加权因子,通过自适应地调整正则化参数和空域加权因了来改善算法的抗噪性能,并确保复原的逼真和平滑.然后,在算法的每次迭代中,采用图像分割技术找到准确的目标支持域,并用背景的平均值取代非均匀背景.最后,利用N步重置共轭梯度法优化代价函数,加快了算法的收敛速度.在不同信噪比条件下对两种模糊图像进行了实验,结果显示,采用本文算法得到的信噪比增益(△SNR)分别为6.315 3 dB和8.910 6 dB,表明该算法具有较好的噪声抑制和边缘细节恢复效果.对低信噪比的退化图像,本文算法也能得到更好的复原结果.     

高阶Butterworth低通滤波电路的快速设计

针对高阶Butterworth低通滤波器实现复杂问题,提出了一种快速设计高阶Butterworth低通滤波电路的方法.推导出奇数阶Butterworth低通滤波电路是1个一阶Butterworth低通滤波电路和若干个二阶滤波网络的级联,偶数阶Butterworth低通滤波电路是若干个二阶滤波网络的级联,给出设计高阶Butterworth低通滤波电路元件参数的计算公式,利用这些公式可简单快速地设计出满足技术要求的任意高阶Butterworth低通滤波电路.     

商标图像平滑滤波算法研究与应用

为了更加准确的完成商标图像的自动检索,在预处理过程中,针对商标图像中存在的噪声,研究了图像平滑滤波算法,分别利用均值滤波、中值滤波和改进的中值滤波方法对商标图像进行了滤波去噪处理.实验结果表明,改进的中值滤波算法在实现去除噪声的同时,既克服了均值滤波处理后图像边缘模糊和图像色变的缺点,也克服了中值滤波法处理后图像形变的不足.     

一种基于均值滤波和梯度影响因子的滤波算法

均值滤波采用邻域平均法对图像进行滤波,在降低噪声的同时破坏了图像的细节和边缘。针对这一问题提出了一种在均值滤波算法的基础上增加梯度影响因子的滤波算法,可实现在滤波的同时尽量保留图像的边缘,达到既减小图像噪声又保留边缘的目的。将梯度影响因子进行多项式展开可以降低程序的时间复杂度。通过实验对比表明,改进算法对图像细节和边缘有更好的保护,同时达到更好的滤波效果。     

基于频域滤波的加速度信号处理

在工程实测信号中,振动加速度信号含有直流分量和干扰噪声,这些信号成分在积分后导致误差的累积,可能使得到的结果完全失真。在分析趋势项对软件积分的影响的基础上,提出了基于频域低通和带通滤波的频域积分算法。实例验证这种方法可以很好地去除低频趋势项和高频干扰噪声。     

应用图像纹理连续性的4f系统图像非下采样轮廓波变换域降噪

4f系统同时具有噪声和低通特性,为实现对其输出图像降噪的同时保护图像细节,提出一种结合图像纹理连续性的非下采样轮廓波变换域去噪方法。在传统NSCT域硬阈值去噪方法基础上,首先,对高频子带图像用一个衰减的阈值去除小幅值的噪声点,以更多地保护图像细节并凸显剩下的大幅值噪声点的孤立性。然后,利用图像细节纹理连续性分布和剩下的大幅值噪声点孤立分布的区别分离余下的图像细节和噪声点,进一步实现去噪的同时更好地保护图像细节的目的。实验结果表明,与传统方法相比,该方法峰值信噪比(PSNR)提高了0.5~1dB,结构相似度指数(SSIM)提高了3%~5%,因此能更好地保护图像细节,视觉边缘效果更清晰。     

Adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain for scanning electron microscope images

Image processing is introduced to remove or reduce the noise and unwanted signal that deteriorate the quality of an image. Here, a single level two‐dimensional wavelet transform is applied to the image in order to obtain the wavelet transform sub‐band signal of an image. An estimation technique to predict the noise variance in an image is proposed, which is then fed into a Wiener filter to filter away the noise from the sub‐band of the image. The proposed filter is called adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in the wavelet domain. The performance of this filter is compared with four existing filters: median filter, Gaussian smoothing filter, two level wavelet transform with Wiener filter and adaptive noise Wiener filter. Based on the results, the adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain has better performance than the other four methods.     

基于图像纹理连续性的4f系统图像NSCT域去噪*

4f系统同时有噪声和低通特性，为对其输出图像除噪的同时保护图像细节，提出一种结合图像纹理连续性的NSCT域去噪方法。在传统NSCT域硬阈值去噪方法基础上，首先对高频子带图像用较小的阈值去除小幅值的噪声点，以更多的保护图像细节并凸显剩下的大幅值噪声点的孤立性，再利用图像纹理的连续性区分剩下的连续图像细节和孤立噪声点，以实现去噪的同时更好地保护细节的目的。实验表明，该方法在去噪方面可以达到与传统方法相当的程度，同时在保护图像细节方面有更优的表现，从视觉效果和数值评判标准两方面都有明显提高，适合4f系统图像类需要格外保护图像细节的场合。     

Automatic estimation and removal of noise on digital image

An spatially adaptive noise detection and removal algorithm is proposed.Under the assumption that an observed image and its additive noise have Gaussian distribution,the noise parameters are estimated with local statistics from an observed degraded image,and the parameters are used to define the constraints on the noise detection process.In addition,an adaptive low-pass filter having a variable filter window defined by the constraints on noise detection is used to control the degree of smoothness of the reconstructed image.Experimental results demonstrate the capability of the proposed algorithm.     

Study on non-linear filter characteristic and engineering application of cascaded bistable stochastic resonance system

This paper addresses the problem of cascaded bistable stochastic resonance system (CBSRS) with large parameters, and reveals its non-linear low-pass filter characteristic. The study results show that weak characteristic frequency component located in low-frequency area can be extracted gradually from strong noise background owing to the energy transfer mechanism from high-frequency area to low-frequency area, as a result, a novel low-pass filter can be achieved ultimately. Compared with conventional digital filter, low-pass filter based-on CBSRS has the advantage of extracting some certain weak low-frequency characteristic components while implementing low-pass filter. Simulated experiments and mechanical fault diagnosis examples are presented in order to demonstrate that CBSRS is a powerful tool for signal processing.     

振动信号处理中数学形态滤波器频率响应特性研究

数学形态学滤波方法作为一种非线性的滤波工具拥有良好的消噪特性和低通特性,准确描述形态学滤波器特性是其应用的理论依据和前提条件。通过对给定的数学形态滤波器输入激励信号,得到了数学形态滤波器的频响特性,给出结构元素宽度与形态学组合滤波器截止频率的对应关系表。研究表明:在采样频率确定时,结构元素宽度越大,截止频率越低,截止频率随着结构元素宽度的增长而变小,并呈非线性关系。当结构元素宽度确定时,采样频率越大,截止频率越高,采样频率与截止频率成正比例变化。仿真分析表明,形态学组合滤波器具有更好的滤波效果,且具有保相的突出优点。形态学滤波器对实际故障信号的处理验证了结论的有效性。研究成果为形态学在振动信号处理中的应用提供了理论依据。     

频域时空图像测速法的图像滤波器敏感性分析

时空图像测速法是以河流表面图像中测速线为分析区域、通过检测合成时空图像的纹理主方向计算得到一维时均流速的测量方法,具有空间分辨率高、实时性强的特点。在实际应用中纹理主方向的检测精度难免会受到水面紊流、倒影、耀光、障碍物、降雨等环境扰动的影响,导致测量出现粗大误差。频域滤波技术是一种抑制噪声的有效方法,能显著提高时空图像的纹理清晰度。但现有研究在滤波器参数的敏感性分析方面存在不足,使得该方法的适用性受限。对此通过在水文站搭建在线视频测流系统采集了不同条件的河流水面视频数据,分析了6种典型场景下时空图像的空域及频域特性,进而开展了频域扇形滤波器方向角、通带夹角及半径参数的敏感性分析实验。实验结果表明：采用提出的椭圆形积分区域检测方向角优于现有的单像素宽直线;当设置通带夹角为±5.3°且半径为R/2时,滤波器在上述场景下均能有效地滤除噪声干扰。使得时空图像纹理主方向的检测精度在正常场景下达到0.1°,在复杂含噪场景下控制在0.5°以内,表面流速测量的相对误差小于6.2%。     

镁合金射钉枪端盖等温体积成形及数值模拟

针对射钉枪端盖零件,设计了等温挤压成形工艺和等温挤压试验模具。利用DEFORM-3D对成形过程进行数值模拟,预测了射钉枪端盖零件成形力为90kN以及成形过程分为5个阶段。采用YAW-500kN微机控制电液伺服压力试验机进行挤压试验,试验证明所设计的成形方案合理可行,同时也验证了数值模拟分析的正确性。
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