适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

固体发动机ICT断层图像去噪技术

由于受扫描电子设备、光电转换过程和重建算法的影响,固体发动机经ICT系统检测生成的灰度断层图像中含有多种噪声,严重影响了检测人员对发动机内部缺陷的诊断。为此,利用图像滤波技术对断层图像进行有效的处理,去除图像中的噪声,突出缺陷信息。在理论分析均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波变换滤波这4种滤波方法的基础上,分别将这4种方法应用到固体发动机ICT断层图像去噪中,经对比。得出维纳滤波在较好的保存缺陷信息的同时,有效的去除了噪声,是最适用于固体发动机缺陷检测需求的图像去噪方法。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

基于变分理论的局部自适应高保真图像去噪算法

针对现有的图像去噪模型不能很好保留图像边缘及纹理的缺点,在变分理论的基础上提出了改进的局部自适应图像去噪算法,该算法基于图像局部特性计算保真参数,利用小波变换进行噪声方差估计,采用小的自适应窗确定保真参数,并利用该高保真去噪算法对叠加高斯噪声的图像进行了降噪处理,结果显示比全局变分采用最速下降自动选择保真参数的去噪效果要好,峰值信噪比(PSNR)在不同高斯噪声背景下都有0.2-0.5dB的提升。     

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于 SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于 SAR图像去噪。在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了 1种小波域 SAR图像去噪方法。为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和高频细节信号;对于噪声信息较少的逼近信号,利用增强 Lee滤波去噪;对细节信号,根据相干斑噪声在小波域的方向能量特性进行自适应的阈值滤波;最后重建去噪后的 SAR图像。实验表明,该方法去噪能力强,同时边缘保持较好。     

基于非线性复扩散和小波的图像去噪方法

基于偏微分方程和小波的图像去噪方法是目前图像处理的两大发展主流。提出了一种非线性复扩散和小波相结合的图像去噪方法。首先,根据小波变换的特性,把图像分成低频分量和高频分量两部分,然后根据这两部分图像的不同特点,结合非线性复扩散方法对图像去噪,最后把两部分图像融合成一幅图像。实验结果表明了方法无论是客观标准还是视觉效果上都优于非线性复扩散。     

航空线阵CCD相机图像退化数学模型的建立

由于受到大气湍流，相对运动及传感器噪声等因素的影响，使得航空CCD侦察图像成为一个包含真实目标信息的退化图像，而噪声消除由于受CCD结构特点的限制，与传统的胶片噪声去除不尽相同，本文立足CCD特点，提出了一种适合CCD图像退化的数学模型。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

针对红外图像中目标与背景的对比度差、边缘模糊、纹理信息缺失等特点,提出了一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法。算法原理简单,易于实现,具有较高的实时性。试验结果表明,算法能够有效去除红外图像中的噪声和杂波。     

基于小波和独立成分分析的去噪自适应算法

为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用Morlet小波来解决非正交问题;通过ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征;再通过相关性将图像和噪声分离;最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较PCA方法和FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升。     

压缩感知下梯度投影在图像去噪中的应用

图像传输和接收的过程中不可避免地受到多种因素的影响而产生噪声,这样通常使得图像模糊不清难以辨识。针对去除图像高斯白噪声对图像辨识的干扰,提出利用压缩感知最优化求解思想,运用一种快速计算方法将高维数的图像信号投影在低维空间上,从而类比于压缩感知理论进行重构处理,并实现对含噪声信号的图像进行还原。实验结果证明,梯度投影法能较好地去除图像高斯白噪声,尤其对于图像中物体边界的辨识效果明显,为图像去除噪声提供了新的思路和方法。     

基于Contourlet变换的图像去噪算法

针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。     

基于X光CCD和小波分析的无损探伤方法的研究

用二维小波对X光CCD所成图像进行处理，增强图像的高频信号，滤除噪声，使图像的边界更加明显，以取得裂纹大小和生长位置，判定被测物体的损伤程度和安全系数。     

一种用于目标提取的模板运算新方法

该方法是在模板操作的基础上,根据图像特征确定一个最佳模板系数值,可以有效减少噪声,甚至去除不必要的背景图像,以突出目标轮廓达到目标提取的目的.实验结果表明:该方法很好地实现了以上效果,目标提取准确,为目标定位检测、图像识别等后续处理带来了极大的方便.     

基于序列二次规划优化阈值的NSCT高斯噪声图像滤波方法

提出了一种基于序列二次规划(SQP)优化阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像高斯白噪声去除方法。该方法利用广义交叉验证(GCV)准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域的去噪阈值进行优化,能够在噪声方差等图像先验知识未知的情况下得到最优去噪阈值。确定阈值后,采用非线性阈值函数对Contourlet系数进行处理。实验结果表明与其他Contourlet域去噪方法相比,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比,并较好地保留图像的边缘信息。     

Perona-Malik去噪模型扩散系数的改进

偏微分方程的去噪方法是具有显著效果的图像去噪技术,从Perona-Malik模型的扩散系数出发,对其函数性质进行分析,并提出了一种关于像素的自调节修复算子,改进Perona-Malik模型的扩散系数,使其能在消除图像噪声的同时更好地保持边缘,在一定程度上克服了边缘保持与噪声消除之间的矛盾.最后,通过实验证明了该方法的有效性.     

一种保持图像纹理的去噪方法

总变分去噪方法自提出以来得到了广泛的发展,该方法处理的数字图像收敛于一个分段光滑的函数,这导致图像纹理特征的大量丢失。将图像视为结构和纹理的组合,定义能够分辨纹理特征的局部方差,并利用定义的局部方差限制总变差保真项,进而在去除噪声的同时很好地保持了图像的纹理特征。针对各类图像进行了仿真试验,结果表明提出的方法是有效可行的。     

超燃冲压发动机燃烧流场纹影图像无监督分割方法

超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号,如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象,基于深度神经网络方法,发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先,采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割,为语义信息明显相同区域分配伪标签;其次,设计了一种全卷积特征提取神经网络,并使用残差结构对各个通道进行加权,提取纹影图像高级语义特征;最后,使用交叉熵目标函数优化网络模型,并通过阈值滤波操作去除噪声像素点,提升语义分割效果。结果表明：与K-means及自适应高斯阈值方法相比,本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的,能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务,可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构     

Alta U9000图像数据由16位到8位的转换

科学级CCD图像一般是16位的,为了便于在Windows中显示处理过程中的16位图像,需要将16位图像转换为8位图像。介绍了2种转换算法:直接转换法和区间转换法。研究表明:直接转换法实现简单,但容易丢失信息,当原始图像中的有效信息区间较小时,应使用区间转换法;根据原始图像直方图确定用有效信息区间的算法,该算法与CCD的噪声点个数有关,通过对科学级CCD Alta U9000噪声情况的测试,给出了确定U9000图像有效信息区间的方法。     

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.