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改进反锐化掩模的自适应图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像增强是图像预处理过程中的一个重要环节,传统的线性反锐化掩模是一种常用的图像增强算法,但它在增强图像的同时会放大图像噪声或使边缘部分产生过冲现象,导致图像质量下降.针对这一问题,提出了一种改进反锐化掩模技术的自适应图像增强算法,该算法通过使用正弦函数来自适应地控制邻域内不同像素的权重,使图像平坦区域和边缘部分进行不同程度的增强.实验结果表明该算法对图像边缘细节的增强有了明显的提升,同时也在一定程度上减弱了噪声的放大和边缘过冲现象,改善了图像整体质量. 相似文献
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以ART重建图像的算法为研究对象,介绍不完全投影数据相适应的算法。重点介绍ROI引入到ART算法的计算机仿真研究。 相似文献
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通过代数迭代算法在不同松驰参加数下重建图像的仿真研究,分析在相同迭代次数下松驰参数对重建图像收敛速度的影响。对含无噪声和有噪声的投影数据重建图像,合适的松驰参数能在较少迭代次数和较短时间内得到好的重建图像。 相似文献
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传统的反锐化掩模法(Unsharp Masking Algorithm, UMA)采用固定的增益系数,难以在抑制噪声放大和增强图像特征之间实现较好的平衡.因此,提出了一种基于自适应增益系数的两级UMA.首先,采用UMA重点增强图像的细节;然后,采用加权核范数最小化(Weighted Nuclear Norm Minimization, WNNM)算法去除噪声;最后,再次采用UMA重点增强图像的强边缘.其中,两次UMA均采用基于梯度模的增益函数,自适应地调整细节处和强边缘处的增益系数.实验结果表明,相比传统的UMA,所提方法在增强工业X射线图像重要结构特征的同时,可以有效抑制噪声放大和防止出现过冲现象. 相似文献
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对于稀疏角度下的投影数据,计算机断层扫描在图像重建中容易出现伪影和噪声较多的问题,难以满足工业及医学诊断要求。本文提出一种基于重叠组稀疏和超拉普拉斯先验的稀疏角度CT迭代图像重建算法。其中重叠组稀疏反映图像梯度稀疏性,从图像梯度的角度考虑相邻元素之间互相重叠交叉的关系。而超拉普拉斯先验能够精确地近似图像梯度的重尾分布,能够使得重建图像整体的质量提升。本文提出的算法模型采用交替方向乘子法,主分量最小化法和梯度下降法求解目标函数。实验结果表明,在稀疏角度CT重建的条件下,本文提出的算法在保留结构细节、抑制图像重建过程中产生的噪声和阶梯伪影方面有着一定的改善。
相似文献10.
针对常见光学层析重建算法在少投影情况下重建多峰非对称待测场效果差的缺点,本文根据最大熵原理提出了一种适合于两个正交方向的光学层析重建算法.该算法只需要两个正交方向的投影数据就能够获得较好的重建效果.与此同时,由于该算法只需要两个正交方向的投影数据就可较好地完成重建,可使实验系统得到简化,故在重建多峰非对称待测场时表现出了相当的优越性.分别将单峰随机余弦函数、双峰随机余弦函数及三峰随机余弦函数作为待测场进行了计算机数值模拟,并考虑了该算法对噪声的抑制能力.实验结果表明:在施加高斯噪声的情况下,单峰随机余弦待测场的均方根误差降低了62.8%,双峰随机余弦待测场的均方根误差降低了63.3%,三峰随机余弦待测场的均方根误差降低了58.6%. 相似文献