由统计特性分析激光主动成像系统图像的噪声性质

激光主动成像系统具有分辨率高、抗干扰能力强、能成三维像等一系列优点，因而应用越来越广泛，但它的图像同时受到散斑噪声和其他一些高斯噪声的影响。散斑噪声为一种乘性噪声，高斯噪声则为一种加性噪声，这两种噪声哪种占据主要地位对于图像噪声抑制噪声模型的建立具有重要的意义，分析了受到散斑噪声和高斯噪声污染图像的概率曲线及灰度均值方差比等统计特性，找出在两种噪声分别作用下的不同统计特性，以此为判别标准，对激光主动成像系统图像进行分析，得出了此图像所受噪声的主要成分为散斑噪声的结论。同时，算出了此图像的散斑噪声方差。     

基于SRAD和NSCT的数字全息再现像像质改善方法

针对数字全息再现像存在的散斑噪声干扰严重、对比度低等问题,提出了基于散斑去噪各向异性扩散(SRAD)模型及非下采样Contourlet变换(NSCT)的数字全息再现像像质改善方法。采用SRAD模型消除再现像中的散斑噪声,然后进行NSCT分解,产生一个低频子带和若干高频子带。基于非线性增益函数和图像分割方法调整低频子带系数,并利用改进的NSCT模极大值法对高频子带进行边缘增强。大量实验结果表明,与近年来提出的非线性扩散去噪方法及NSCT增强方法相比,所提出的方法能更有效地消除散斑噪声、提升再现像的对比度,并得到光滑清晰的边缘,从而提高后续数字全息识别与测量的准确度。     

一种结合Transformer和CNN的散斑图复原网络

近年来,深度学习已成功应用于计算成像领域,并取得了显著的成果。目前,实现激光透过散射介质后的图像复原技术成为热门的研究课题,本文提出了一种包含双编码器的深度学习网络模型Trans＿CNN,从散斑图复原目标物图像,该网络融合了来自Transformer编码器和卷积神经网络编码器的信息,并将融合的编码信息传递给解码器获得复原结果,从散斑图中最大程度地学习全局特征和局部特征,从而更好地从散斑图复原出目标图像。实验结果证明Trans＿CNN网络在复原散斑图像方面具有更好的性能和复原图像质量较好。     

光学相干层析成像中散斑噪声减小算法

干涉测量中的散斑噪声极大地限制了光学相干层析(OCT)成像中特征信息的提取,因此,如何减小散斑噪声成为OCT成像领域的一个重要问题.利用最小化Csiszar Ⅰ-散度的测量方法推出一种散斑最小化算法,不仅可以生成与测量数据一致的图像数据,而且可以推出图像的附加信息,展示了采用散斑最小化算法对人手指正常皮肤的OCT图像散斑噪声最小化处理结果,结果表明,此算法不仅可以极大地减小散斑噪声、提高信噪比,而且能保持清晰的边缘效果.     

中值滤波对激光雷达图像去噪分析及图像处理系统仿真

分析研究了不同中值滤波窗口对激光雷达图像的去噪效果,并通过计算给出了不同情况下的散斑指数.同时,用Matlab语言编写了激光雷达系统仿真图像处理模块,此模块不仅能用于仿真系统,也能用于对实际雷达图像数据的处理.     

LabVIEW和MATLAB在电子散斑干涉图像处理中的应用

为了在散斑测试技术中方便地处理散斑图像,采用LabVIEW和MATLAB结合的方法设计了一个简单的电子散斑干涉图像处理系统,利用LabVIEW设计显示界面,并调用MATLAB强大的图像处理功能来对散斑图像进行处理.结果表明,这种方法处理过的散斑图像增强了散斑条纹的对比度.     

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MAP的超声图像分解去噪算法研究

超声图像中的斑点噪声,降低图像分辨率和对比度,不利于后续图像处理.本文基于最大后验概率（Maximum A Posteriori,MAP）推导出一种新的超声图像分解算法,将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像.使用六组不同的参数值,对Field II仿真的超声图像进行分解试验,得出算法中比例参数对分解结果的影响规律.用该方法分解三幅人体超声图像,得到的真实图像平滑性好,且能较好的保留细节和边缘.本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪,且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等.     

用于航天蜂窝结构的激光与红外无损检测技术

介绍了错位散斑、红外热成像等无损检测新方法的原理,并利用各方法对预置缺陷的航天蜂窝结构样件进行了无损检测,获得了清晰的缺陷检测图像。选取激光错位散斑检测技术对大型航天蜂窝结构件进行了实际检测应用,结果表明,激光错位散斑检测从灵敏度、效率和适用性均为航天铝蜂窝结构产品的较好检测方法。     

基于光纤振动的激光散斑抑制方法的研究

为了解决激光显微成像系统中散斑的抑制问题,采用散斑暗区比方法研究了光纤振动对显微散斑图像的影响。实验中采用波长为532nm的激光作为显微系统光源,利用光纤振动对激光显微图像散斑进行抑制;同时采用CCD图像传感采集系统对样品表面进行的显微成像,并对光纤在不同振动电压下的显微图像暗区比进行了分析。结果表明,随着振动电压的增大,图像的散斑暗区比会逐渐减小,当电压为2.6V时,图像散斑暗区比达到5.64%,散斑对比度为4.17%,接近人眼分辨率4%,可达到良好的散斑抑制效果。     

基于几何模型的SAR图像斑点噪声的抑制

斑点噪声的抑制一直是合成孔径雷达(SAR)图像处理的重要研究课题。本文利用几何模型对合成孔径雷达图像进行滤波。通过对几何模型除噪性能进行分析,提出了一个数值计算的改进格式。新的迭代格式能较好地保留图像的边缘、尖点和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,与小波阈值除噪、Lee滤波进行比较具有更好的滤波效果。     

Nonlocal Means-Based Speckle Filtering for Ultrasound Images

In image processing, restoration is expected to improve the qualitative inspection of the image and the performance of quantitative image analysis techniques. In this paper, an adaptation of the nonlocal (NL)-means filter is proposed for speckle reduction in ultrasound (US) images. Originally developed for additive white Gaussian noise, we propose to use a Bayesian framework to derive a NL-means filter adapted to a relevant ultrasound noise model. Quantitative results on synthetic data show the performances of the proposed method compared to well-established and state-of-the-art methods. Results on real images demonstrate that the proposed method is able to preserve accurately edges and structural details of the image.     

一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法

提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发，论述了通过传统的滤波方法在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声时，损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性；其次论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波；最后通过实验结果说明了该方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制

合成孔径雷达图像中的斑点噪声极大地降低了图像的可读性,不利于图像解译和信息提取。根据均值滤波和小波软阈值去噪算法的优点,提出了一种基于数据融合的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法。该方法首先对含噪图像进行均值滤波和小波软阈值去噪,再对滤波后的两幅图像在小波域进行数据融合。实验结果表明,这种方法抑制SAR图像斑点噪声的效果较好。     

高分辨率星载SAR单视图像斑点噪声抑制实现方法

本文提出了实现高分辨率星载合成孔径雷达单视图像斑点噪声抑制的TDRGMAP方法.它以最大后验概率滤波器实现斑点平滑,以无偏修正使其适用于单视图像,结合边缘和线条检测,并加以点目标检测及保持,获得高空间分辨率和高辐射分辨率的SAR单视图像.本文详细阐述了TDRGMAP方法的机理和实现,最后利用仿真生成的星载SAR单视图像进行实验,证明了TDRGMAP方法的有效性.     

基于Nakagami分布的自适应斑点抑制与边缘增强方法

超声图像中的特殊斑点噪声严重影响了图像质量,针对此问题提出了一种基于Nakagami分布的自适应斑点抑制与边缘增强方法.根据斑点噪声的Nakagami分布模型,设计一个基于斑点局部统计特性的自适应滤波器.并应用"窄条"技术以不同方向与长度的"窄条"来近似图像的局部线性特性,滤波区域采用"窄条"代替常用的方形窗口,其中"窄条"的方向由假设试验优化方法确定,"窄条"长度与斑点的局部统计特性相关.实验证明,该方法在抑制斑点噪声、保留与增强图像边缘和细节方面均具有良好的性能.     

基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究

论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.     

基于改进型GIW算法的TerraSAR-X图像斑点噪声抑制

针对TerraSAR-X图像中的斑点噪声抑制问题,分析了噪声的基本数学模型,并考察了经典处理方法,进而结合Kuan滤波的基本思想,给出了一种改进型梯度倒数加权(GIW)滤波算法,利用邻域像素和中心像素的灰度梯度倒数及其邻域统计信息构造滤波加权模板,然后通过卷积操作实现斑点噪声的抑制。对TerraSAR-X图像处理的结果表明该算法原理简单,实现方便,可有效抑制图像中的斑点噪声,同时具有优良的边缘细节保持能力,非常适合边缘提取、目标检测等后续处理。     

合成孔径雷达图像斑点噪声抑制与滤波

斑点噪声的存在,严重阻碍了合成孔径雷达（SAR）图像的应用。根据斑点噪声的形成机理,分析并比较了抑制SAR斑点噪声的传统滤波算法及统计滤波算法的原理,利用ERS-2的SAR图像数据比较了这几种算法对SAR图像斑点噪声的滤除效果,根据噪声滤波效果评价参数得出Gamma滤波抑制斑点噪声的综合性能最好。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.