移相数字莫尔条纹图像滤波方法的研究

数字莫尔条纹滤波处理是利用莫尔条纹进行非球面检测的关键技术之一,滤波结果直接影响非球面检测的精度,分别从空域和频域两个角度对滤波算法进行了讨论分析,并进行了模拟实验。结果表明,经两种方法处理后恢复的波面得到了较好的结果,全孔径相位分布残差的均方根(RMS)值分别为0.024λ和0.035λ,证明了滤波方法是可行的。     

电子散斑相位检测的滤波方法研究

本文提出空域中值迭代滤波方法和频域离散余弦变换滤波方法,利用三步相移技术成功实现相位检测.对两种方法所得结果进行了比较.实验结果表明这两种方法对ESPI条纹图像进行处理是有效的.     

一种小波域与空域相结合的图像滤波方法

利用小波阈值去噪方法和传统空间域Lee 滤波的特点, 提出了一种图像去噪的的组合滤波方案。首先在小波域对图像阈值去噪, 得到预去噪图像; 再在空间域上利用自适应Wiener 滤波器进一步提高恢复图像的精度。为了保证小波域和空间域两种算法之间的匹配, 对预去噪图像中残留噪声的分布进行了研究, 对其噪声方差估计做了改进, 提出了一种估计噪声方差的近似最优公式。仿真实验表明, 与单独的在小波域或空域去噪相比, 该方法的均方误差和信噪比指标均得到了改善。     

一种小波域与空域相结合的图像滤波方法

利用小波阈值去噪方法和传统空间域Lee滤波的特点,提出了一种图像去噪的的组合滤波方案。首先在小波域对图像阈值去噪,得到预去噪图像;再在空间域上利用自适应Wiener滤波器进一步提高恢复图像的精度。为了保证小波域和空间域两种算法之间的匹配,对预去噪图像中残留噪声的分布进行了研究,对其噪声方差估计做了改进,提出了一种估计噪声方差的近似最优公式。仿真实验表明,与单独的在小波域或空域去噪相比,该方法的均方误差和信噪比指标均得到了改善。     

基于CCD的莫尔条纹图像频域处理研究

面阵CCD采集双光栅干涉产生的莫尔条纹二维图像,进行扭转角测量.采集不同宽度的莫尔条纹图像,分别在频域进行快速傅立叶变换,对比分析频域图像,得到实际莫尔条纹图像的有效频率信息.分析滤波器的选择原则,选用陷波低通滤波器,去除频域图像中噪声,获得莫尔条纹有效信息.实验结果表明,莫尔条纹的频域处理远高于空域处理的精度,使扭转角测量精度达到1.2″.     

基于Gabor变换的图像纹理识别

提出了一种改进的Gabor变换的图像纹理增强算法,将空域的纹理图像变换到联合空间频率域并将联合空间频率域的能量分布作为掌纹的特征,Gobar滤波器在频域内对子块其主方向上频率能量分布进行滤波,特征向量进行了匹配识别,增强特征纹线信息并对核心区域进行多方向空间频率能量滤波合成,同时也对滤波算法进行了优化,有效地减少了运算量.实验证明,该套增强算法运行稳定,效果好,可有效提取纹理图像特征纹线信息.     

基于小波变换的ESPI图像去噪及边缘提取

电子散斑干涉条纹的强噪声特性使其信噪比过低,常用的图像滤波方法对于散斑干涉条纹都存在一定的不足。针对散斑条纹的特点,建立了自适应滤波与小波变换相结合的组合迭代滤波方法。在对散斑条纹预处理基础上,通过选择不同的小波函数以及更改分解层次和函数中的阈值达到不同的滤波效果。经反复试验,对于不同的小波基,采用4层分解,阈值为0.15～0.3时与自适应滤波的迭代效果最好。在滤波的基础上对图像进行了二值化,并采用Sobel算子对其进行边缘提取,最终得到电子散斑干涉条纹的边缘分布图。结果表明,该方法可以有效消除条纹图中的散斑噪声,并且条纹的边缘得以较好的保留。     

基于贝叶斯门限的静态小波域干涉相位图滤波

干涉相位图中的噪声会妨碍后续的相位解缠,并降低最终的DEM精度。本文提出一种静态小波域的干涉相位图滤波方法。该方法能够自适应地计算贝叶斯门限分类静态小波系数,并可根据干涉相位图特性自适应地选取小波变换的最优尺度值。文中用仿真数据和SIR-C/X SAR在意大利Etna火山的干涉数据进行实验,并将该文算法处理结果与均值滤波、中值滤波和Goldstein滤波的结果相比较。用该算法处理,处理仿真数据所得结果的最小均方误差和相关性均优于其余方法。该算法处理Etna火山的干涉数据时,残余点从30430点降至113点,远少于其余算法的处理结果。实验结果表明：该文算法能够较好地保持干涉条纹细节,有效减少干涉相位图中的残余点,与Goldstein滤波相比也具有一定优势。     

一种空-频联合最优滤波的被动宽带检测方法

常规宽带能量检测在多目标、强干扰环境下输出信噪比(SNR)降低,检测性能大幅度下降.针对此问题,该文提出一种将子阵导向最小方差(STMV)宽带空域自适应波束形成与频域Eckart滤波结合的空-频联合最优滤波宽带检测方法.该方法首先通过子阵导向最小方差波束形成进行空间自适应处理,利用自适应波束形成的干扰抑制能力在空域实现...     

一种基于小波和Wiener相结合图像去噪新方法

本文提出了一种新的小波变换和维纳滤波相结合的图像滤波方法.该滤波方法首先使用小波变换,将图像信号从时域变换到频域,结合新的wiener方法对图像的高低频结果进行滤波处理。改进的自适应Wiener滤波器可以根据图像特性,在给定的多个模板间对图像进行自适应模板选择,使得滤波效果更加理想。实验结果表明,本文提出的方法比传统的维纳滤波和小波阈值去噪方法有较大的改善。     

双域滤波三元组度量学习的行人再识别

在图像的捕获、传输或者处理过程中都有可能产生噪声,当图像被大量噪声影响时,许多行人再识别(ReID)方法将很难提取具有足够表达能力的行人特征,表现出较差的鲁棒性。该文主要针对低质图像的行人再识别问题,提出双域滤波分解构建3元组,用于训练度量学习模型。所提方法主要分为两个部分,首先分析了监控视频中不同图像噪声的分布特性,通过双域滤波进行图像增强。然后基于双域滤波分解对图像噪声具有很好的分离作用,该文提出一种新的3元组构建方式。在训练阶段,将双域滤波生成的低频原始图像和高频噪声图像,与原图一起作为输入3元组,网络可以进一步抑制噪声分量。同时优化了损失函数,将3元组损失和对比损失组合使用。最后利用re-ranking扩充排序表,提高识别的准确率。在加噪Market-1501和CUHK03数据集上的平均Rank-1为78.3%和21.7%,平均准确率均值(mAP)为66.9%和20.5%。加噪前后的Rank-1精度损失只有1.9%和7.8%,表明该文模型在含噪情况表现出较强的鲁棒性。     

基于双域滤波的三维块匹配视频去噪算法

将双域滤波和三维块匹配算法相结合,充分利用了视频序列的时空频域的相关性,进行视频去噪。将三维块匹配视频去噪算法中小波阈值去噪得到的图像替换原引导图像,抑制了双域滤波算法基本层不平滑的问题。参考残差矩阵的能量谱对短时傅里叶变换系数进行阈值收缩,减少细节层的噪声残留。实验结果表明,本算法有效地解决了双域滤波算法的基本层不平滑、细节层有噪声残留的问题,主观和客观对比也表明,本算法有着较为优秀的去噪效果。     

一种图像脉冲噪声小波域广义滤波算法

提出了一种脉冲噪声滤波算法.首先对噪声图像进行二维小波分解,得到高频和低频子图像;其次对高频子图像序列采用改进自适应加权中值滤波进行处理,以排除水平、垂直、对角方向的噪声;然后对于低频子图像引入基于修正系数的维纳滤波进行处理,并进行小波系数重构;最后设计出一种小波域图像增强模型,通过设置调节系数,将图像分为不同区域分别进行相应比例的对比度拉伸处理,结合实验定量讨论了噪声强度与模型系数的函数关系.实验表明,该滤波算法不仅优于几类单一滤波算法,相对于某些组合滤波算法而言,也具有一定的优势.     

An adaptive nonlinear diffusion algorithm for filtering medicalimages

The nonlinear anisotropic diffusive process has shown the good property of eliminating noise while preserving the accuracy of edges and has been widely used in image processing. However, filtering depends on the threshold of the diffusion process, i.e., the cut-off contrast of edges. The threshold varies from image to image and even from region to region within an image. The problem compounds with intensity distortion and contrast variation. We have developed an adaptive diffusion scheme by applying the central limit theorem to selecting the threshold. Gaussian distribution and Rayleigh distribution are used to estimate the distributions of visual objects in images. Regression under such distributions separates the distribution of the major object from other visual objects in a single-peak histogram. The separation helps to automatically determine the threshold. A fast algorithm is derived for the regression process. The method has been successfully used in filtering various medical images     

基于图像增强的改进自适应加权均值滤波算法

为了尽可能滤除图像中的椒盐噪声同时改善图像视觉效果,将改进自适应加权均值滤波与小波域图像增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的图像滤波算法。该算法分为滤波和滤波后处理两个阶段。滤波阶段,对经典均值滤波分别从噪声检测策略、权值计算机方法噪声滤波模版设计等方面进行适当改进,给出了具体实现步骤;滤波后处理阶段,首先将滤波后图像进行三层小波分解;然后构造出一种小波图像增强模型,根据小波系数的幅度值将其分为三个部分,分别进行不同程度的拉伸处理;最后进行拉伸后小波系数重构。将该滤波算法与经典均值滤波,加权均值滤波、自适应加权中值滤波等性能比较,实验结果表明,本文滤波算法在噪声滤除和图像细节保持方面,效果较好。     

宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术

针对在无源探测大带宽信号的过程中会产生跨信道失真问题,提出了一种跨信道可重构的信道化方法.首先经过均匀滤波器组粗滤波,再引入检测时间自适应的双门限能量检测机制,对粗滤波信号进行跨信道判决,之后对各个跨信道信号分别进行可重构信道化设计,从而恢复出原始信号.与传统的数字信道化方法相比,该算法能够更新能量检测门限对跨信道信号进行实时判决,对跨信道信号的重构准确率高于98.3%,实现了对跨子信道带宽信号的近似无失真重构.Matlab仿真结果验证了算法的有效性.     

基于双域滤波与引导滤波的快速医学MR图像去噪

针对医学磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像 中存在Rician噪声较大以及双域滤波算法对Rician噪声处理不彻底、 运行时间较长的缺点,提出一种双域滤波与引导滤波相结合的快速医学MR 图像去噪算法。 该算法将引导滤波边缘保持后 的图像作为双域滤波算法的原引导图像,减少双域滤波算法的迭代次数,缩短算法运行时间 ;然后通过改进算法权重,结合 原始权重系数和指数核函数,构造新的权重系数,对噪声进行有效处理。实验结果表明,本 文算法能有效去除医学MR图 像噪声,保护图像细节,相比优秀的医学MR图像去噪算法,具有更高的峰值信噪比和结构 相似度;且相比经典双域滤波 算法,改进后的算法能将运行时间减少1/3,相比非局部均值算法, 可减少1/2。     

分步式短脉冲激光时间分布特征快速识别模型构建

短脉冲激光中时间分布特征会对光束调节产生一定影响,降低其超分辨率,为提高激光测量系统识别精度,构建分步式短脉冲激光时间分布特征快速识别模型.针对脉冲在传输过程中出现畸变的现象,利用傅里叶变换做时频信号转换,得出脉冲传输规律;通过对激光工作物质储能的调节,确保光源质量,采用CCD测量方法获取空间载波条纹图像,从条纹周期中...     

一种新的变换域自适应LMS滤波算法

为了改善时变系统中的LMS算法收敛速度,一般可以在变换域进行自适应处理。通过研究和分析分数阶傅里叶变换与时-频平面的关系,提出在分数阶傅里叶变换域进行自适应时-频滤波。所提出的方法首先搜索最佳变换域,然后在分数阶傅里叶变换域进行LMS自适应滤波。仿真结果表明,与目前一些基于变换域的方法对比,新方法通过对时-频平面的旋转,可以显著加速算法收敛性。