激光主动成像图像噪声抑制方法

针对激光主动成像图像特点及实际应用需要,提出了一种基于同态滤波与双数复值小波变换级联的图像降噪算法。首先通过同态滤波将乘性散斑噪声变换为加性噪声;然后用基于改进Q-shift滤波器的双树复值小波对含噪图像进行分解,通过Bayes自适应阈值法修正小波系数;最后再进行相应的逆变换得到去噪图像。该算法具有近似平移不变性、多方向选择性及精确重构性,采用信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和运行时间作为算法去噪性能的评价标准进行实验。实验结果表明该算法能够有效抑制图像中的散斑噪声,计算效率高,且很好地保护了图像细节。     

基于散斑图滤波的差分鬼成像优化算法

针对传统鬼成像重构算法采样次数多、重建图像质 量差的问题,提出了一种基于散斑 图滤波的差分鬼成像优化方法。该方法在差分鬼成像的关联阶段先对随机散斑图进行相应的 滤波处理;再将原始桶探测器值与处理后的散斑图作关联运算,得出降噪处理后的重建鬼像 ,最后通过图像融合的方法补充重建图像的细节信息。数值仿真结果表明,与传统差分鬼成 像相比,在相同采样次数下重建差分图像的峰值信噪比提高了2-4 dB。实验结果表明该 算法能够很好地兼顾采样次数和图像质量间矛盾关系,对低采样次数下的鬼成像也能取得良 好的恢复效果。     

基于分形插值的频域散斑相关法面内位移测量

针对传统频域数字散斑相关法在测量物体面内位移测量精度较低的问题,提出一种基于分形插值的频域数字散斑相关法。该方法在频域数字散斑相关法的基础上,引入Hanning窗函数对图像进行滤波处理,克服了图像边缘效应对最终位移值的影响;同时利用散斑图像的子区域与整幅图像在结构形态和灰度特征的自相似性,采用分形插值的方法进行亚像素插值,进而能精确定位相关点,得到更精确的亚像素位移值。实验结果表明:该方法保持了频域散斑相关法的测量速度,且将测量的绝对误差降低在0.01~0.03 pixel以内,并进一步通过刚体平移实验测试了算法的可靠性。     

激光成像雷达系统中散斑像的乘法模型及其滤除

分析了激光成像雷达系统中所成的散斑像的乘法模型 ,并在此基础上利用一基于小波的同态滤波器对被散斑污染的图像进行了消噪处理。计算机仿真结果表明此方法能有效地抑制散斑噪声并较好地保留图像的边缘信息 ,证明了乘法模型能对散斑像起到较好的近似作用     

基于同态滤波和全变差的激光图像降噪方法

针对激光主动成像图像的特点,提出了一种基于同态滤波和全变差的图像降噪方法.首先对图像进行同态滤波,提高图像的对比度并去除激光图像的散斑噪声,然后采用基于最小化全变差模型去除激光图像的高斯噪声和脉冲噪声.采用信噪比、对比度和亮度失真度作为图像降噪效果的评估,将算法与中值降噪、小波与中值滤波结合降噪等进行对比实验,实验结果...     

一种级联的激光主动成像图像融合降噪算法

针对激光主动成像图像混合噪声的特点,提出了一种投票中值滤波和整数提升小波级联的融合降噪算法。首先对激光图像进行噪声像素点检测,区分噪声点与非噪声点;而后采用投票中值滤波对噪声点进行处理,抑制脉冲噪声;然后采用整数提升小波变换对图像进行Bayes自适应阈值去噪,抑制散斑噪声;最后通过逆变换得到去噪图像。通过实验比对结果表明,该方法在具有良好的去噪、边缘保持性能的同时,还具有较为理想的实时性。     

光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

基于深度学习实现透过浑浊介质图像重构（特邀）

不同于毛玻璃等固态散射介质静止不变的特点,浑浊介质对光束的散射作用同时体现在空间及时间上,当浑浊介质动态变化时,大多数的传统散射成像方法失效。针对以上问题,文中采用了一种基于深度学习恢复散斑图像的方法,研究了浑浊介质中,不同散射介质及散射介质浓度不同的条件下,神经网络的图像恢复效果,并利用不同浓度散射介质获得的散斑图像混合训练测试神经网络的泛化能力。实验结果表明,在不同散射介质及散射介质浓度不同的条件下,该网络均能够根据散斑图像获得较高保真度的恢复图像,且在不同浓度散射介质的散斑图像混合训练的情况下,网络泛化能力及鲁棒性强。     

基于模糊系统的散斑噪声滤波器

为了能有效滤除散斑噪声,提出了一种以模糊系统为基础的散斑噪声滤波器。这种滤波器包括了一个模糊推理系统,一个边缘检测和膨胀模块和一个图像合成器。模糊推理系统包括5个输入和1个输出,负责对散斑噪声图像进行滤波处理,其参数通过克隆选择优化算法训练优化得到。边缘检测和膨胀模块用于区分图像的边缘区域和光滑区域,图像合成器则是根据边缘检测和膨胀模块获取的信息分区域对滤波输出图像进行合成。文中将该方法与其他几种常用的散斑噪声滤除方法进行了比较,实验结果表明,与其他方法相比该方法可以显着减少图像的散斑噪声,同时保留边缘、细节等有价值的信息。     

ESPI技术测量静态和准动态面内位移

利用高速CCD摄像技术和电子散斑图干涉(ESPI)法，研究了薄板的静态和准动态面内位移测量技术。采用小光圈成像技术和图像灰度进行线性变换的图像处理技术，实现对散斑图像的低通滤波和高通增强处理，提高了散斑条纹的对比度和清晰度，为条纹图的定量处理提供了方便。     

基于自适应短时傅里叶变换的结构光场单帧三维成像算法

单帧结构光图像的相位恢复、解相是三维成像领域的重要问题。理论上，在选择合适参数的条件下，短时傅里叶变换（STFT）可以有效地完成相位恢复，但“合适参数”这一前提条件往往因缺少先验信息而难以实现。在传统STFT的基础上，采用结构光场系统充分利用光场成像的特性，提出一种基于自适应STFT的结构光场单帧三维成像算法。所提算法将结构光场图像从纹理、瞬时频率和深度估计信息等3个角度进行融合，将光场图像分割为满足STFT约束的若干区域，对每个区域依据瞬时频率估计对应的STFT的参数，进而恢复相对相位。随后，采用结构光场的解相方法实现三维成像。实验结果表明，所提自适应STFT算法能够有效完成被测物体的三维成像。     

激光主动成像图像噪声分析与抑制

分析了激光主动成像图像的噪声机理,针对强度像噪声抑制问题,提出了一种基于同态滤波和小波域SURE(Stein's Unbiased Risk Estimate)的激光主动成像图像降噪算法.该方法首先用同态变换将乘性散斑噪声转换为加性噪声;然后在小波域,没有将小波系数看作随机变量.而是以最小化均方误差MSE为目的,将图像...     

基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合

针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均;高频系数先建模,再基于区域能量规则处理的方法,最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较,实验表明,该算法能够取得较为理想的效果。     

基于PCA的小波多分辨图像融合方法

提出小渡多分辨率下主成份分析（PCA）的图像融合方法。首先利用小波变换对融合图像进行多分辨率分解,然后利用主成份分析方法确定图像小波低频近似系数的洎适应融合权重,采用局部区域“能量”法进行小渡高频细节系数的融合,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理。实验结果证实融合图像的目标特征突出,易于目视解译。     

激光雷达主动偏振图像散斑抑制算法

针对激光主动偏振图像的散斑去除问题,提出了一种基于异向扩散的冲击各向异性滤波模型。该模型融合了冲击滤波器和小核值相似区算法,利用小核值相似区算法提取偏振图像边缘,减少了噪声对边缘检测的影响;针对不同的图像区域,自动调整冲击滤波器的系数,使得该算法既能保持图像边缘,又可以很好地抑制图像的散斑。使用八方向一阶差分估计小核值相似区算法的门限,门限估计更加准确;迭代终止条件采用完全散射区域的平均绝对误差作为标准,使得迭代次数更加合理。通过对比等效视数和边缘保持指数可见,冲击各向异性滤波算法的散斑抑制能力和边缘保持能力与传统的Lee和SRAD模型相比更加有效。     

基于亚像素偏移的高质量鬼成像目标重构方法

针对欠采样次数下传统计算鬼成像重构图像分辨率差和对比度低的问题,提出了一种基于亚像素偏移的高质量鬼成像目标重构方法.本文通过分析不同颗粒大小散斑图的重构图像特性以及亚像素散斑偏移的特性后,采用2 pixelX 2 pixel的大尺寸散斑颗粒在空间位置分别进行水平、垂直、斜向偏移,结合未偏移原始散斑图分别对未知目标进行图...     

基于统计对消的激光水下图像的目标提取法

激光水下目标的识别是一个崭新的研究领域，有许多问题亟待解决，其中目标提取问题是关键。由于激光照射下的水下图像含有大量的散斑噪声，严重影响图像的质量。依据统计规律相同的噪声可以对消图像中的噪声这一原理，结合小波变换和统计方法，提出了一种基于统计对消的水下目标分割方法(SC)。其中，采用小波变换，对低频成分进行特殊处理，以增强图像中的目标信息；采用统计方法来充分抵消图像中的干扰噪声。实验结果表明，水下目标分割方法是有效且可行的。     

基于激光散斑的应力传感系统

激光散斑传感技术具有结构简单、灵敏度高等特点,可以实现对应力、振动、距离、速度、流速等物理量的传感测量,已成为光学传感领域中的研究热点之一。设计了一套基于激光散斑的应力传感系统。该系统使用波长为405 nm激光作为光源,利用音圈电机振动多模光纤,同时采用CCD图像传感采集系统对抛光玻璃表面进行显微成像,通过MATLAB软件对采集到的散斑图像进行分析处理,计算散斑对比度,拟合散斑对比度随时间变化的曲线。结果表明:散斑图像对比度的变化反应了多模光纤应力的变化,通过多模光纤应力变化可以判断是否有入侵者,实现了防盗功能。     

激光主动成像图像降噪方法

针对激光主动成像图像的特点,并考虑到实时性的要求,提出了一种基于中值滤波与提升小波变换级联的图像降噪方法。首先在空域中对图像进行快速中值滤波,然后对含噪图像进行提升小波分解,最后在小波域内对高频子带进行阈值降噪处理。采用信噪比（SNR）、运行时间T和图像灰度曲面图作为图像降噪效果的评估,将该算法与传统小波降噪、传统小波与中值滤波结合降噪等进行对比实验。实验结果表明,该算法能有效滤除激光图像中的噪声,提高图像的信噪比,且运算速度更快,同时满足了工程应用中对降噪效果和实时性的要求。     

基于区域能量特征的小波变换图像融合方法研究

本文提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换图像融合方法,在对高频部分进行融合前,先将高频信息进行适当的放大,然后再采用基于区域能量特征的图像融合方法。通过仿真实验表明,该融合方法弥补了传统的基于区域能量特征的小波变换融合中出现的信息熵减小,清晰度降低的现象,验证了该方法的有效性。