基于曲面特性的图像非线性扩散滤波

利用扩散滤波进行图像降噪的过程中,一个核心问题是,如何控制扩散系数,使得模型在图像信息位置停止扩散,而在噪声处有效地扩散。为了更好地解决此问题,本文采用了一种新的思想,把图像看作是三维空间的一个曲面,这样可以得到图像曲面的两个基本特性:高斯曲率和平均曲率。为了能够在图像进行扩散滤波处理中有效地利用图像在三维空间中的这些曲面特性,文章分析了已有的基于平均曲率或高斯曲率的非线性扩散滤波模型,总结了平均曲率和高斯曲率的特点,并在此基础上,提出了基于混合曲率的扩散滤波模型;该模型作为一种新的基于曲面特性的图像扩散滤波模型,同时利用了图像的高斯曲率和平均曲率,恰当地融合了两种曲率的特点,能够以相对较快的速度滤除噪声,同时保持图像的细节特征。      

基于锥光全息原理的测距系统研究

针对传统光学非接触测量方法环境适应性差、测 量范围小以及光源依懒性强等问题,提出基于锥光全息原理 的非接触式测量方法。在简要分析锥 光全息测量原理的基础上,设计出应用于距离测量的全息干涉测量系统,提出从条纹宽度变 化量获取被测物移动距 离的方法,并推导出条纹宽度与被测距离之间的关系;同时针对条纹图像散斑严重、条纹中 心不确定、条纹不清晰 等问题,提出相应的图像处理方法以及区域条纹搜索方法,可以选择清晰、光滑的条纹区域 ,进而计算被 测距离;最后,搭建了锥光全息干涉测距系统,并完成了测距实验。实验结果显示,与激光 干涉仪对比,锥光全息 干涉测量系统的测距误差在10μm以内;具有测量范围大、测量分辨 率和测量精度高以及环境适应能力强等优点,能够满足测量要求。     

遥感、遥测、遥控

TP751 200306173D结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究/贺俊吉,张广军(北京航空航天大学)“北京航空航天大学学报一2003,29(7)一593-597在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在ZO0mmx200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.图n表1参6(木)络的非监督学习算法.针…     

基于旋滤波的表面粗糙度图像预处理方法

针对光切显微镜测量材料表面粗糙度时,普通滤波算法不能将图像信号与噪声信号清楚分开这一问题,提出使用旋滤波方法对图像进行预处理,并与几种传统的滤波方法进行比较,同时讨论了滤波窗口的大小和切线方向采用的滤波方法对粗糙度测量结果的影响,得出的结论是:在光切法显微镜表面粗糙度图像的去噪滤波中,切线方向采用中值滤波的7×7窗口的旋滤波可以达到更好的效果.     

基于改进三维块匹配滤波的红外全息降噪算法北大核心CSCD

红外全息技术更适用于长距离的大视场成像,但其散斑噪声与高斯噪声对图像质量的影响也更加显著,限制了红外全息技术的应用与推广。本文通过引入全局傅立叶阈值与自适应维纳滤波的方法对三维块匹配滤波算法进行优化,提高了其对红外全息图像降噪的适应性与细节保留,得到改进的三维块匹配滤波算法,并与多种采用传统滤波方法的结果进行了对比。结果表明,改进后的算法可以在对红外全息图像中的高斯噪声等环境噪声与散斑噪声进行降噪的同时保留更多细节,是一种更加适用于红外全息图像的降噪方法。     

高精度非接触式锥光全息测量系统设计及应用

针对常见的工业零部件尺寸,基于锥光全息测量原理,设计一套高精度非接触式锥光全息测量系统,并用于测量钱币表面的高度信息。首先记录钱币的锥光全息图,接着对全息图的干涉条纹进行中心线细化处理,用以计算条纹宽度变化量,进而得到被测钱币表面高度的变化。实验结果表明,当物镜焦距为50 mm时,该测量系统的精确探测范围达到5 mm,测量误差在0.28%之内,验证了该系统设计方案的可行性和准确性。     

基于图像中值灰度相似度函数加权曲率滤波算法

曲率滤波算法通过构造滤波算子快速优化变分模型,但全变分曲率滤波及高斯曲率滤波易致去噪过平滑且椒盐噪声去除较差.提出了基于图像中值灰度相似度函数加权曲率滤波算法,其中,中值灰度相似度函数方差取决于小波变换最高频子带系数,能较好防止图像过平滑,且提高椒盐噪声去除能力;因此,采用中值灰度相似度函数分别对局部高斯曲率与局部全变分曲率投影算子加权,并分别迭代局部加权高斯曲率投影算子与局部加权全变分曲率投影算子,直至输出图像梯度总能量满足停止条件.实验表明,基于图像中值灰度相似度函数加权全变分曲率滤波与加权高斯曲率滤波比传统全变分曲率滤波和高斯曲率滤波去噪效果更好.     

基于AOS非线性扩散的SAR图像去噪研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声,介绍了一种基于非线性各向异性扩散的去噪方法,该方法经过加性算子分离(AOS)方案离散可以保证其扩散迭代过程中滤波结果的绝对稳定,并且利用其在消除噪声的同时锐化边界的特点,将之引入SAR图像的斑点噪声抑制问题当中.通过对一幅SAR图像的滤波处理,以及若干衡量滤波算法效果的评价指标,将其与传统的自适应局域统计滤波方法进行分析比较,并得出相关结论,从而证实了该研究提出的AOS非线性扩散滤波法(AOS ND法)抑制SAR图像相干斑的可行性和有效性.     

燃烧流场羟基示踪测速的噪声去除方法

为了保证燃烧流场羟基(OH)示踪速度测量的精度,开展了背景噪声去除方法研究。基于燃烧流场羟基示踪测速数据的噪声特性分析,构建了染噪的数值模型;针对局部的燃烧OH荧光干扰以及流场杂散光等背景噪声,采用了基于Hough变换的空间滤波方法。针对测量系统的物理、电、光以及传感器等噪声,采用了小波变换的噪声去除方法,提高了图像信噪比。提出了一种将两种方法融合的背景去除方法,抑制了系统噪声对空间滤波算法精度的影响,优化了空间滤波结果。研究结果表明,图像处理后峰值信噪比提高了16.79 dB,信噪比提高了13.91 dB。对燃烧流场实验数据进行了处理,有效地抑制了背景噪声,达到了图像预处理的效果,满足了激光诊断系统对测量精度的要求。     

基于块匹配的激光条纹亚像素中心提取

线结构光进行三维测量时获取的结构光图像易受噪声干扰,影响了光条中心提取精度,进而限制测量系统精度.为减少噪声干扰,提高光条中心坐标提取精度,提出了一种基于块匹配的光条中心提取方法.通过骨架细化算法初步提取光条像素中心,在每个像素中心周围生成包含其邻域信息的图像块,通过块匹配寻找结构光图像中的相似光条结构,求取具有相似结...     

Detail preserving impulsive noise removal

Most image processing applications require noise elimination. For example, in applications where derivative operators are applied, any noise in the image can result in serious errors. Impulsive noise appears as a sprinkle of dark and bright spots. Transmission errors, corrupted pixel elements in the camera sensors, or faulty memory locations can cause impulsive noise. Linear filters fail to suppress impulsive noise. Thus, non-linear filters have been proposed. Windyga's peak-and-valley filter, introduced to remove impulsive noise, identifies noisy pixels and then replaces their values with the minimum or maximum value of their neighbors depending on the noise (dark or bright). Its main disadvantage is that it removes fine image details. In this work, a variation of the peak-and-valley filter is proposed to overcome this problem. It is based on a recursive minimum–maximum method, which replaces the noisy pixel with a value based on neighborhood information. This method preserves constant and edge areas even under high impulsive noise probability. Finally, a comparison study of the peak-and-valley filter, the median filter, and the proposed filter is carried-out using different types of images. The proposed filter outperforms other filters in the noise reduction and the image details preservation. However, it operates slightly slower than the peak-and-valley filter.     

基于直方图的自适应图像去噪滤波器

对于那些明显偏离高斯型白噪声的加性噪声,如拖尾脉冲噪声,高斯脉冲噪声等,已有方法的滤噪性能会严重退化.为此,该文提出了一种去除脉冲噪声的新方法.该方法首先由被污染图像估计出原图像的直方图.然后应用模糊集理论,利用加权策略得到了一个符合图像灰度分布统计规律的模糊隶属度函数,以此隶属度函数构建一个加权平均滤波器. 新方法有效地利用了原图像的先验知识,能够根据图像区域特性差异及脉冲噪声强弱自适应地采用不同的滤波尺度.文章比较了传统滤波器、已有的模糊滤波器和本文方法的结果.实验表明本文方法具有更好的效果.     

自适应去噪滤波器组合的训练与设计方法

该文通过建立噪声信道模型提出一种对噪声自适应的去噪滤波器组合进行训练和设计的方法。通过对训练图像及噪声信道输出图像的有监督训练,建立自适应于噪声的滤波器组合模型,并可在随后的应用中采用该模型对通过噪声信道的图像进行盲滤波达到滤除图像噪声和保留图像细节的目的。为验证设计方法的有效性,采用高斯调制的加权中值滤波器组对信道中常见的椒盐噪声和均匀分布脉冲噪声进行滤除,效果较现有方法有明显优势。该设计方法可以推广应用到其它具有适应性的去噪滤波器之上,使它们对不同类型、不同强度的信道噪声进行更柔性化的处理。     

多项式插值与局部拟合的滤波器设计研究

Deslauriers-Dubuc插值滤波器系统冗余较大,且对偶正则性较差,将Deslauriers-Dubuc插值滤波器推广到一般意义下的插值滤波器,对改善滤波器性能具有重要的意义.在研究Deslauriers-Dubuc插值滤波器的基础上,给出了基于多项式局部拟合的插值滤波器设计方法.通过比较二者之间的区别和联系,发现Deslauriers-Dubuc插值滤波器可以看作是多项式局部拟合插值滤波器的特例.信号去噪仿真试验表明,基于多项式局部拟合的插值滤波器能够充分利用数据的信息,对噪声具有较好的稳健性.     

LUM filters: a class of rank-order-based filters for smoothing andsharpening

A new class of rank-order-based filters, called lower-upper-middle (LUM) filters, is introduced. The output of these filters is determined by comparing a lower- and an upper-order statistic to the middle sample in the filter window. These filters can be designed for smoothing and sharpening, or outlier rejection. The level of smoothing done by the filter can range from no smoothing to that of the median filter. This flexibility allows the LUM filter to be designed to best balance the tradeoffs between noise smoothing and signal detail preservation. LUM filters for enhancing edge gradients can be designed to be insensitive to low levels of additive noise and to remove impulsive noise. Furthermore, LUM filters do not cause overshoot or undershoot. Some statistical and deterministic properties of the LUM filters are developed, and a number of experimental results are presented to illustrate the performance. These experiments include applications to 1D signals and to images     

层析三维数字化仪二维端面图像预处理方法研究

文中提出了一种新型的递归中值滤波器,将滤波算法转化为一种优化处理,兼顾了滤波处理的光滑连续性及抑制噪声的累积特性,可有效地消除脉冲型干扰的影响,并对该算法进行了分析,为消除加快高斯噪声,提出了一种小波线性滤波器,它仅仅处理边缘信息,克服了边缘模糊效,波波的去噪逆向重构的处理方法,对边缘为阶跃型的层析图像非常实用。     

基于高概率椒盐噪声的模糊滤波器在图像恢复中的算法设计

高概率椒盐噪声对数字图像的重度污染大量存在,如要消除信息少且噪点集中的噪声存在诸多困难;而低概率椒盐噪声对数字图像的轻度污染虽然可完全滤除,但在实际图像恢复中又缺少普遍意义.本文基于灰度值空间的模糊划分和描述灰度水平的模糊数,采用极值法对高概率噪声实施检测并建立恰当滤波窗口,应用广义重心去模糊化法和非噪声点对应的隶属函数设计一种新模糊滤波器.最后,通过仿真实例获得该滤波器可有效地过滤数字图像中高概率椒盐噪声,并说明它的去噪性能优于其他常见滤波器.     

Universal impulse noise filter based on genetic programming.

In this paper, we present a novel method for impulse noise filter construction, based on the switching scheme with two cascaded detectors and two corresponding estimators. Genetic programming as a supervised learning algorithm is employed for building two detectors with complementary characteristics. The first detector identifies the majority of noisy pixels. The second detector searches for the remaining noise missed by the first detector, usually hidden in image details or with amplitudes close to its local neighborhood. Both detectors are based on the robust estimators of location and scale-median and MAD. The filter made by the proposed method is capable of effectively suppressing all kinds of impulse noise, in contrast to many existing filters which are specialized only for a particular noise model. In addition, we propose the usage of a new impulse noise model-the mixed impulse noise, which is more realistic and harder to treat than existing impulse noise models. The proposed model is the combination of commonly used noise models: salt-and-pepper and uniform impulse noise models. Simulation results show that the proposed two-stage GP filter produces excellent results and outperforms existing state-of-the-art filters.     

A new simple method for analysing of thermal noise in switched-capacitor filters

Thermal noise is one of the most important challenges in analogue integrated circuits design. This problem is more crucial in switched-capacitor (SC) filters due to the aliasing effect of wide-band thermal noise. In this article, a new simple method is proposed for estimating the power spectrum density of output thermal noise in SC filters, which have acceptable accuracy and short running time. In the proposed method, first using HSPICE simulator, accurate value of accumulated sampled noise on sampler capacitors in each clock state is achieved. Next, using difference equations of the SC filter, frequency response of the SC filter is shaped by time domain analysis. Based on the proposed method, a SC low-pass filter and a second-order SC band-pass filter are analysed. The results are validated by comparing to the previously measured data.     

基于总体变差模型的数字滤波器设计及其性能研究

根据经典总体变差恢复模型,设计了一种新型的应用于图像去噪的数字TV滤波器的一种算法。该新型滤波器是绝对稳定的低通滤波器,在抑制噪声的同时能够很好的保留图像的细节信息。与一般的统计滤波器不同,该滤波器充分利用了局部数据的梯度信息精确计算滤波器系数,滤波过程是图像自适应的。文中直接给出了新型滤波器固定的模板形式,使滤波过程简单易行。最后将新型滤波器与中值滤波器、均值滤波器、高斯滤波器等进行性能比较,效果更好。