驻极体麦克质量检测中图像信号背景去噪研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,介绍了基于小波变换系数门限值的去噪方法,并给出了4种不同的门限值确定规则,针对含有白噪声的驻极体麦克图像信号,通过选择合适的小波基和阈值进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果.     

驻极体麦克质量检测中图像信号背景去噪研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,介绍了基于小波变换系数门限值的去噪方法,并给出了4种不同的门限值确定规则,针对含有白噪声的驻极体麦克图像信号,通过选择合适的小波基和阈值进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果.     

基于小波变换的中值滤波图像去噪

针对含噪图像提出了一种更为有效的去噪方法,即先对图像进行小波变换,然后对变换后的各频带子图像进行自适应中值滤波,接着再进行小波反变换,可得到降噪后的图像,同时较好地保持了图像的边缘信息.实验结果表明该方法是有效的.     

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。     

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.     

基于中值滤波和形态学的去噪算法

提出了一种基于中值滤波和灰度形态学的去噪算法。首先利用中值滤波和形态学滤波的方法对原始图像进行去噪处理,而后叠加经过高帽变换的图像以增强边缘信息,改善了传统中值滤波算法易造成边缘模糊和对噪声强度敏感的不足。该算法简洁、耗时少。算法的实用性用计算机进行了仿真验证。     

中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法

图像去噪是指纹图像预处理中的重要内容,直接影响着指纹识别系统的准确率.结合中值滤波与小波去噪分别去除椒盐噪声和高斯噪声中的优势,提出了一种指纹图像混合去噪算法,并对其中的关键步骤进行了详细分析.仿真结果表明:相对于单一使用一种去噪方法,混合去噪算法能更有效地去除指纹图像中的椒盐和高斯混合噪声,获得了较好的峰值信噪比增益.     

基于判断脉冲噪声的中值滤波改进算法研究

为提高图像去噪效果,在分析了中值滤波算法及判断脉冲噪声中值滤波算法基础上,对算法进行了门限选择及噪声误判的改进,改进后的算法增强了单线元素边缘的检测能力。通过仿真结果,可以看出对图像的去噪效果有一定的提高,信噪比也有所提高。     

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。     

发动机装药内表面疵病检测中的图像滤波方法

导弹发动机内表面自动检测系统属智能检测技术的应用研究,是应用计算机图像处理技术,实现高精度、高效率的自动无损检测。图像滤波的目的是为了去除图像中的噪声,为下一步的自动检测作准备。基于小波分析理论,构造一种既能降低图像噪声,又能够保持图像细节信息的小波去噪算法,在采用小波变换方法对图像进行滤波的同时选择基于小波分解系数阈值量化的方法进行去噪。实验结果表明该方法优于中值和均值滤波方法,因为该方法可将高频部分的空间细化,低频部分的频率细分,并能实现对图像的自适应分析,噪声去除率可达到97%。     

基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法

分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量.首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值.然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正.最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像.结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9 dB.该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量.     

结合压缩感知和曲波的天文图像去噪

在天文图像去噪中,为了提高迭代曲波阈值算法的去噪重建性能,提出了基于循环平移和曲波维纳滤波的压缩感知迭代重构算法。首先,使用基于曲波阈值的循环平移方法对重构图像进行调整以抑制重构图像中的伪吉布斯效应;接着,用提出的曲波维纳滤波算子替代小波阈值在迭代过程中对图像曲波系数进行筛选以进一步提高重构图像的质量。通过对添加高斯白噪声的Lena图像和月球图像进行重构实验,分析本文算法和当前主流算法的性能。实验结果表明,与传统的压缩感知迭代曲波阈值算法相比,本文算法能够获得较优的去噪性能,有效地保护天文图像的细节信息,峰值信噪比大约提高了2.6~3.2dB。     

Linear filtering of 2-D wavelet coefficients for denoising ultrasound medical images

The paper presents a novel denoising method for ultrasound medical images, whose quality is degraded by the peculiar phenomenon of speckle noise. The method is constructed step-by-step on the basis of recent research on the topic, and consists in Gaussian filtering of proper wavelet coefficients of the image, corresponding to vertical and diagonal details. A comparison with other filtering techniques for ultrasound imaging, i.e. Wiener and median filter, is presented. The obtained results, combined with those reported in independent research, demonstrate that the proposed denoising scheme has very good performance and is very promising for actual medical application.     

基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感重构

图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像.为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算子替代迭代阈值法中的阈值算子,进而提出了基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感的重构算法.实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节,加快了重构算法的收敛速度.     

数学形态学和HHT在轴承故障诊断中的应用

数学形态学滤波算法具有很强的抑制脉冲干扰的能力,但滤除白噪声的能力却不及小波算法。针对这一不足,在对信号进行形态滤波之前先进行小波消噪,再进行HHT分析提取故障特征频率。通过仿真和示例证实了该方法可以有效地消除信号干扰噪声,提取轴承故障特征,达到对滚动轴承故障诊断的目的。     

基于小波域统计模型的纸浆纤维图像去噪研究

在小波多尺度分析基础上，提出一种新的图像小波系数的白适应统计算法，并应用于纸浆纤维图像的去噪研究。将图像小波系数视为服从广义高斯分布（GGD）的随机变量模型，在小波软阈值去噪的基础上引入空间自适应阈值方法；将均值滤波算法应用于小波系数方差的边缘估计中，结合最大后验概率准则（MAP）进行参数估计以恢复噪音小波图像。该算法用于纸浆纤维图像的去噪，效果理想，同其它的图像去噪算法相比，它具有较高的峰值信噪比（PSNR）。     

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。     

A new denoising algorithm for MFL data obtained from seamless pipeline inspection

The magnetic flux leakage (MFL) nondestructive evaluation technique is used extensively for in-service inspection of gas and oil pipelines. Unfortunately, the MFL data obtained from seamless pipeline inspection is usually contaminated by various sources of noise, which considerably reduces the detectability of defect signals in MFL data. In this paper, a new denoising algorithm is presented for removing seamless pipe noise (SPN) and system noise contained in MFL data. The algorithm first utilizes the new wavelet domain adaptive filtering method proposed by combining wavelet transform with the adaptive filtering technique to remove SPN contained in MFL data and then exploits the coefficient denoising approach with wavelet transform to cancel the system noise in the output of the wavelet domain adaptive SPN cancellation system. Theoretical analysis shows that the proposed denoising algorithm has a better overall performance than the existing denoising algorithm. Results of application of the proposed algorithm to MFL data from field tests are presented to demonstrate the performance of the proposed algorithm compared with the existing denoising algorithm. The text was submitted by the author in English.     

基于协同小波分析的声纳图像去噪研究

将基于协同小波去噪的方式运用于水下声纳图像的去噪处理中,并将去噪效果与几种传统的图像去噪算法进行了效果比较。实验结果证明,该算法在很好地去除声纳图像中的高斯白噪声、提高信噪比的同时,在图像的边缘特性及轮廓保留上也具有较大的优势。