一种混合降噪方法在辐射图像降噪处理中的应用

在强辐射的环境中,采集的图像包含多种噪音,主要为椒盐噪声和高斯噪声,而遥操作的可靠性与高效性则在很大程度上依赖于采集图像的质量,图像去噪至关重要。对于辐射图像,采用了一种将多重中值滤波和第二代曲波变换相结合的混合降噪方法,从而较好地去除噪音、保护细节。其具体过程是:首先运用改进后的多重中值滤波对辐射图像进行去噪,再将初步处理后的辐射图像进行Wrapping快速离散曲波变换,然后再对每个子带的系数计算阈值并根据阈值对系数进行处理,最后进行曲波逆变换得降噪图像。辐射图像的仿真实验结果表明,提出的方法能较好地降低噪点并保护边缘,从而获得更好的视觉效果。     

基于小波变换的图像降噪技术研究

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

一种用于自动调焦图像的降噪方法

图像清晰度评价是实现数字图像自动调焦的关键,而调焦图像降噪直接影响着图像评价的准确性。为有效抑制调焦图像中存在的两类主要噪声,结合椒盐噪声和高斯噪声特点,综合采用十字中值滤波法和维纳滤波法实现了图像降噪。实验结果表明,相比于单一降噪方法,综合方法不仅能最大程度地降低两类噪声,而且能较好地保护图像细节,可作为自动调焦成像系统图像预处理的主要方法。     

一种基于NSCT变换的超声图像降噪新算法

为有效抑制超声仪器成像中固有的斑点噪声,提出了一种基于非降采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlettransform,NSCT)域中边缘信号系数区提取和最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计的超声图像的降噪算法。根据NSCT变换的细节信息刻画能力和平移不变性,对其各高频子带中系数进行分类,提取出边缘信号和平缓信号系数区;对超声图像的乘性斑点噪声进行推导研究,在边缘信号系数区和平缓信号系数区,根据各自噪声项的性质分别得出满足贝叶斯最小均方误差估计的降噪滤波方程;最后,对降噪后的系数进行NSCT反变换重建得到降噪图像。仿真图像和临床超声图像的实验结果证实,该算法与传统方法相比,不但能更有效地对斑点噪声进行抑制,也更好地保留了图像的细节信息。     

基于FPGA的图像滤波算法实现

本文在研究图像中值滤波算法的基础上，设计了基于FPGA的图像中值滤波器，并以丝杠零件为例验证了该方法的可行性。     

基于FPGA的图像双边滤波器系统设计

在对图像去噪的实时性与质量要求日益提高的背景下,该设计根据双边滤波算法的原理,将双边滤波空域核与值域核部分计算方法进行优化,设计了基于FPGA的图像双边滤波器处理系统。该系统利用上位机对FPGA端发送图像数据,FPGA将接收的图像数据经预处理之后对图像进行双边滤波处理,最后将处理完的图像数据按照视频格式采用HDMI接口输出到显示屏上。在对双边滤波模块接口设计时引入AXI总线,使用纯Verilog语言及参数化编程,模块可移植性强。从实验结果可以看出：系统对800×600分辨率噪声图像进行处理,耗时13 ms,处理过后图像的PSNR提高了3.75,SSIM提高了0.22,功耗仅1.3 W。     

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。     

基于共轭投影平均的显微CT图像降噪算法

基于正弦图的冗余信息,提出了一种显微CT图像降噪算法。该方法依据共轭投影场强服从相同参数的泊松分布这一规律,将对应共轭投影值求平均得到新的投影数据,然后利用滤波反投影算法重建CT图像。实际的实验结果证明,该方法可以有效抑制CT图像噪声,平滑区信噪比可以提高倍左右,且基本不损失空间分辨率。     

双树轮廓波变换域的磁共振图像降噪

为了改善磁共振（MR）图像的质量,提出一种基于双树轮廓波（DT-Contourlet）变换的MR图像降噪新算法。首先研究了MR图像的噪声分布模型,认为这种噪声服从莱斯分布,从而推导了MR模平方图像的噪声参数估计方法。接着,通过分析DT-Contourlet的塔型双树方向滤波器组结构,明确了DT-Contourlet不仅能保持轮廓波灵活的方向选择性,而且克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点。然后,在DT-Contourlet变换域,通过计算方差一致性测度,用局部自适应窗口估计阈值萎缩因子,对MR模平方图像的变换系数进行阈值萎缩。最后,经过DT-Contourlet反变换,实现了MR图像的降噪处理。实验结果表明,本文算法在峰值信噪比(PSNR)指标上优于传统算法;对于不同噪声方差下的MR仿真图像降噪,与基于小波和轮廓波的方法相比,PSNR平均提高了2.13dB和0.91dB。从视觉效果来看,该算法在有效抑制MR图像噪声的同时,更有利于保持图像的细节信息。     

基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪

在图像处理中，去除图像中所含噪声而不使其边缘模糊是一个难题。考虑到小波变换在时域和频域均具有良好的局部特性，加之其多分辨率、去相关性等特点，本文提出了一种基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪方法。该方法将与噪声和边缘相关的小波系数和与同性区域相关的小波系数区别对待。在每个分辨层次，图像的边缘由梯度的幅度来进行估计（梯度的幅度由小波参数导出），且与噪声和边缘有关的梯度的幅度分布由Rayleigh概率模型化。基于此模型，得到该层的收缩函数。为充分利用尺度间相关性，各层的收缩函数被合并起来，进一步保持图像边缘。对与同性区域相关的小波系数，则采用一个基于Bayesian估计的自适应阈值进行处理。实验结果表明，与已有方法相比，该方法不仅可获得较清晰的图像边缘，而且降噪性能优良。     

自适应权值滤波消除图像椒盐噪声的方法

提出了一种自适应权值滤波算法。该方法利用邻域差分法(ROAD)判定滤波中心点的有效性,若判定该点为噪声,则将邻域像素分别赋予不同权值对该点像素重构,邻域像素权重系数的分配随该点有效程度的增加而增大。一方面抑制了图像噪声,另一方面保留了图像细节。实验证明该方法在滤除椒盐噪声时,无论从视觉角度还是数据恢复角度都比常规滤波方法效果有明显改善。当图像中含有35%的椒盐噪声时,利用该方法恢复数据效果比传统中值滤波提高10dB。     

Digital image inpainting and microscopy imaging

A considerable amount of image processing techniques known as inpainting techniques have been recently developed aiming to provide solutions for filling in missing or damaged regions in a digital image. Typical such techniques reconstruct a defined area by using information from its neighborhood, for example, by completing inside the missing region the isophote lines arriving at its boundaries. In this article, we show that inpainting techniques have considerable potential usefulness in microscopy imaging, even though experimenting and using them in this domain has been almost entirely neglected up until now. In this purpose, we experiment the "curvature-preserving" partial differential equations as a solution to inpainting regions in images collected by several optical and scanning probe microscopy techniques. The results achieved are presented along with a discussion on typical problematic scenarios of microscopy imaging for which this type of techniques can provide a viable solution.     

线阵CCD光谱采集系统的自适应滤波降噪

为了便于对微型线阵CCD光谱采集系统采集的光谱数据进行分析,需要对光谱数据采集过程中出现的噪声进行降噪处理,以提高光谱数据的信噪比。首先,根据线阵CCD参数指标,设计了一种硬件降温结构,并用它对线阵CCD进行降温去噪。接着,根据递归最小二乘自适应滤波算法对采集好的水样品光谱数据进行去噪处理,然后和未去噪的水样品数据对比。实验表明,硬件电路降温去噪能够衰减线阵CCD上的暗电流噪声,使用递归最小二乘自适应滤波方法能够有效消减光谱采集系统中光谱数据的噪声。     

遥感图像常用去噪方法

遥感图像在获取和传输的过程中,受各种噪声影响,使图像的边缘纹理等细节模糊,质量降低。为获得清晰的、高质量的遥感图像必须进行降噪预处理。该文就遥感图像去噪的邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及小波变换法算法原理进行了研究和比较分析并进行了仿真实验。结果表明:对受不同噪声影响的遥感图像选择不同滤波算法均能取得较好的效果,但在噪声模型未知的情况下,小波去噪效果更佳。     

一种改进的基于小波去噪和区域生长的彩色图像分割算法

彩色图像分割是彩色图像处理中的重要问题。传统的彩色图像分割都是基于灰度分割算法,而忽略了彩色的空间域视觉效果及噪声污染问题。文章提出一种新的基于小波去噪和种子区域生长的一种改进方法：首先,应用小波去噪技术,强化图像边缘特征,抑制噪声,提高原始图像的信噪比;其次,将RGB彩色图像转化到HIS空间进行边缘检测,对图像进行抖动处理以减少彩色图像中的颜色数目,然后对不同分量进行序列阀值分割;最后对分割结果再进行一种新的基于区域生长的颜色相似性的聚合。仿真结果表明该算法更加符合人眼的视觉特性。     

Wavelet-based image restoration for compact X-ray microscopy

Compact water‐window X‐ray microscopy with short exposure times will always be limited on photons owing to sources of limited power in combination with low‐efficency X‐ray optics. Thus, it is important to investigate methods for improving the signal‐to‐noise ratio in the images. We show that a wavelet‐based denoising procedure significantly improves the quality and contrast in compact X‐ray microscopy images. A non‐decimated, discrete wavelet transform (DWT) is applied to original, noisy images. After applying a thresholding procedure to the finest scales of the DWT, by setting to zero all wavelet coefficients of magnitude below a prescribed value, the inverse DWT to the thresholded DWT produces denoised images. It is concluded that the denoising procedure has potential to reduce the exposure time by a factor of 2 without loss of relevant image information.     

光学相干层析医学图像处理及其应用

由于人工分析光学相干层析（OCT）图像费时费力、主观及可重复性差,因而快速、精确与客观地检测与量化生物特征标记是OCT医学图像研究与疾病诊断的关键。本文综述了光学相干层析（OCT）医学图像处理技术与应用的研究进展。介绍了OCT成像技术的特点及其主要应用,OCT图像处理的难点、基本问题及主要研究内容;讨论了对时域OCT和频域OCT图像降噪、图像分类与图像分割的重要方法及应用,并分析了各种方法的优缺点及研究发展方向。此外,介绍了偏振敏感光学相干层析（PS-OCT）在医学图像分析中的应用。文中讨论的应用对象涉及到视网膜、角膜、冠脉、前列腺、牙齿、食道、结肠、膀胱、皮肤、乳腺等组织,可为人们综合了解OCT图像处理及其应用现状提供丰富的信息。     

一种像场弯曲的图像复原方法

提出了一种用于像场弯曲图像的复原方法,分析了该方法的原理.将光学成像系统传递函数的逆函数按泰勒级数展开,它与获得图像的傅氏变换的乘积就是复原图像的傅氏变换,再经过反傅氏变换则可以最终用获得图像与其各阶导数的线性组合近似表示复原图像.将该方法应用于镜头存在场曲的数码相机照片的修正,大量实验结果表明,修正后照片清晰度基本上均匀一致.     

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.